scratch编程网站,京东购物,申请品牌注册商标流程,工信部网站备案系统登录MySQL中的深分页问题通常是指当我们通过LIMIT语句查询数据#xff0c;尤其是在翻到较后面的页码时#xff0c;性能会急剧下降。例如#xff0c;查询第1000页的数据#xff0c;每页10条#xff0c;系统需要跳过前9990条数据#xff0c;然后才能获取到所需的记录#xff0…MySQL中的深分页问题通常是指当我们通过LIMIT语句查询数据尤其是在翻到较后面的页码时性能会急剧下降。例如查询第1000页的数据每页10条系统需要跳过前9990条数据然后才能获取到所需的记录这在大数据集上非常低效。
传统的深分页实现方法通常是使用OFFSET和LIMIT直接做分页查询
SELECT * FROM table
ORDER BY some_column
LIMIT 9990, 10;
这会导致数据库扫描大量不需要的行然后抛弃它们才能获取到真正需要的数据。
延迟关联的工作方式
延迟关联通过两步查询优化性能 快速定位首先仅在索引上运行快速查询快速定位到需要的数据的位置。这个步骤不获取所有字段只获取主键或者是用于排序的列。 精确获取然后根据第一步查询获得的主键或少数几个列做第二步的查询以精确获取所有需要的数据字段。
示例
-- 步骤1: 查询获取需要的主键
SELECT id
FROM table
ORDER BY some_column
LIMIT 9990, 10;-- 步骤2: 根据主键精确获取数据
SELECT *
FROM table
WHERE id IN (/* 步骤1中查询得到的id列表 */);
为什么能提升性能
减少数据扫描量第一步查询只在索引上运行大大减少了数据的扫描量。因为索引通常比完整的数据行要小很多而且数据库可以更有效地在索引上进行排序和分页操作。减少IO操作只有在第二步查询中才会获取完整的数据行这减少了数据库的IO操作尤其是当表中包含大量大型字段如TEXT, BLOB类型时。充分利用索引通常第一步的查询能够充分利用索引使查询效率最大化。
最大ID查询法
使用最大ID查询法我们利用了数据库中的ID通常是自增或至少是有序的这一性质。通过记录上一次查询返回的最后一条记录的ID下一次查询时我们只需要选择ID大于这个值的记录这样避免了扫描和跳过前面所有的记录。
优点
性能提升这种方法减少了数据库的负载尤其是对于大数据集。因为它只查询需要的数据避免了大量的无用扫描。可扩展性随着数据量的增加传统的OFFSET方法性能降低而最大ID方法的性能下降不明显适合大数据量的场景。简单有效实现简单但能显著提高分页查询的性能。
缺点 依赖有序的ID这个方法的有效性依赖于有序的ID比如自增ID。如果数据库表中没有一个有序的、单调递增的字段这种方法就不适用。 不适合复杂排序需求当查询需要基于其他字段进行排序时这种方法可能就不再适用。比如如果需要基于时间或者其他非递增字段进行分页最大ID方法就不能直接使用了。 数据删除或更新的处理如果数据表中的记录会被删除那么这可能会导致某些ID被跳过从而影响分页的连续性。同样如果ID是可更新的那么这种方法也会遇到问题。 非等距分页使用最大ID进行分页时如果数据表中存在大量的删除操作导致ID有较大的间隔可能会出现每页数据量不一致的情况。虽然通常这不是一个大问题但在某些应用场景中可能会影响用户体验。 首页数据动态变化如果你的应用场景需要频繁展示数据的最新状态使用最大ID分页法可能会导致最新添加的记录不被即时显示。例如当用户在浏览第二页时如果首页有新数据添加用户回到首页可能看不到这些新数据因为查询的起始ID已经改变。 不适用于随机访问对于需要直接跳转到指定页面的场景例如用户直接跳转到第100页最大ID方法实现起来比较困难因为你无法直接知道第100页开始的ID是多少除非你额外维护一个每页开始ID的映射表。
