MySQL快速创建800w条测试数据表&深度分页
汴水流，泗水流，流到瓜州古渡头。
吴山点点愁。
思悠悠，恨悠悠，恨到归时方始休。
月明人倚楼。
一、数据插入思路
如果一条一条插入普通表的话，效率太低下，但内存表插入速度是很快的，可以先建立一张内存表，插入数据后，在导入到普通表中。
1、创建内存表
1 CREATE TABLE `vote_record_memory` (
2
3 `id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
4
5 `user_id` VARCHAR (20) NOT NULL,
6
7 `vote_id` INT (11) NOT NULL,
8
9 `group_id` INT (11) NOT NULL,
10
11 `create_time` datetime NOT NULL,
12
13 PRIMARY KEY (`id`),
14
15 KEY `index_id` (`user_id`) USING HASH
16
17 ) ENGINE = MEMORY AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET = utf8
2、创建普通表
普通表参数设置和内存表相同，否则从内存表往普通标导入数据会报错。
1 CREATE TABLE `vote_record` (
2
3 `id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
4
5 `user_id` VARCHAR (20) NOT NULL,
6
7 `vote_id` INT (11) NOT NULL,
8
9 `group_id` INT (11) NOT NULL,
10
11 `create_time` datetime NOT NULL,
12
13 PRIMARY KEY (`id`),
14
15 KEY `index_user_id` (`user_id`) USING HASH
16
17 ) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET = utf8
3、创建存储函数
产生伪随机码user_id 要用到存储函数。
1 CREATE FUNCTION `rand_string`(n INT) RETURNS varchar(255) CHARSET latin1
2
3 BEGIN
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5 DECLARE chars_str varchar(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789';
6
7 DECLARE return_str varchar(255) DEFAULT '' ;
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9 DECLARE i INT DEFAULT 0;
10
11 WHILE i < n DO
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13 SET return_str = concat(return_str,substring(chars_str , FLOOR(1 + RAND()*62 ),1));
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15 SET i = i +1;
16
17 END WHILE;
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19 RETURN return_str;
20
21 END
4、创建存储过程
存储过程是保存起来的可以接受和返回用户提供的参数的Transact-SQL 语句的集合，可以创建一个过程供永久使用。
1 CREATE PROCEDURE `add_vote_memory`(IN n int)
2
3 BEGIN
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5 DECLARE i INT DEFAULT 1;
6
7 WHILE (i <= n ) DO
8
9 INSERT into vote_record_memory (user_id,vote_id,group_id,create_time ) VALUEs (rand_string(20),FLOOR(RAND() * 1000),FLOOR(RAND() * 100) ,now() );
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11 set i=i+1;
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13 END WHILE;
14
15 END
5、调用存储过程
call 就是调用存储过程或者函数，这里调用存储过程1000000次
CALL add_vote_memory(1000000)
6、导入数据
将内存表中的数据导入普通表。
INSERT into vote_record SELECT * from vote_record_memory
7、内存不足
如果报错内存满了，报错信息如下：
1 CALL add_vote_memory(1000000)
2 > 1114 - The table 'vote_record_memory' is full
3 > 时间: 74.61s
则可以使用命令查看内存表和临时表允许写入的最大值：
show variables like '%%table_size%'
MySQL默认16M：
修改默认内存配置：
set session tmp_table_size=1024*1024*1024;
set session max_heap_table_size=1024*1024*1024;
配置修改后，再执行上述调用存储过程和数据导入步骤。
8、查看结果
查看记录，是否有插入100W条数据。
select count(*) AS total from vote_record
9、插入800W条数据
测试插入800W条数据，call 调用存储过程800W次。
查看结果：
800W条测试数据插入OK，想插入多少条测试数据就调用n次存储过程，CALL add_vote_memory(n)。
二、MySQL深度分页
所谓的深度分页问题，涉及到mysql分页的原理。通常情况下，mysql的分页是这样写的：
select id, user_id, vote_id, group_id from vote_record limit 200, 10
SQL意思就是从vote_reccord 表里查200到210这10条数据即【201,210】，mysql会把前210条数据都查出来，抛弃前200条，返回10条。当分页所以深度不大的时候当然没问题，随着分页的深入，sql可能会变成这样：
select id, user_id, vote_id, group_id from vote_record limit 7999900, 10
这个时候，mysql会查出来7999920条数据，抛弃前7999900条，如此大的数据量，速度一定快不起来。
那如何解决呢？一般情况下，最简单的方式是增加一个条件，利用表的覆盖索引来加速分页查询：
select id, user_id, vote_id, group_id from vote_record where id > 7999900 limit 10
我们都知道，利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列（覆盖索引），那么这种情况会查询很快。
因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。上述vote_record 表的id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引，这样，mysql会走主键索引，直接连接到7999900处，然后查出来10条数据。但是这个方式需要接口的调用方配合改造，把上次查询出来的最大id以参数的方式传给接口提供方，会有一定沟通成本。
1、测试深度分页
优化前，查询耗时2.362s，随着数据的增大耗时会更多，limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比。
优化后，耗时0.012s，性能提升了196.8倍。
汴水流，泗水流，流到瓜州古渡头。
吴山点点愁。
思悠悠，恨悠悠，恨到归时方始休。
月明人倚楼。