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MySQL处理千万级数据查询、分页(有些地方值得参考,不过原作者好像走歪了)

2017-07-19 15:37 537 查看
原文:http://www.2cto.com/database/201305/207782.html

方法尚未验证,过两天实验后上传结果.

MySQL处理千万级数据查询、分页

 
MySQL数据库优化处理实现千万级快速分页分析,来看下吧。
 
数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。
 
最后collect 为 10万条记录,数据库表占用硬盘1.6G。OK ,看下面这条sql语句:
 
select id,title from collect limit 1000,10; 很快;基本上0.01秒就OK,再看下面的
 
select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始分页,结果?
 
8-9秒完成,my god 哪出问题了????其实要优化这条数据,网上找得到答案。看下面一条语句:
 
select id from collect order by id limit 90000,10; 很快,0.04秒就OK。 为什么?因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是:
 
select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;
 
这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点,就完了。看下面的语句
 
select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢,用了8-9秒!
 
到了这里我相信很多人会和我一样,有崩溃感觉!vtype 做了索引了啊?怎么会慢呢?vtype做了索引是不错,你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的,基本上0.05秒,可是提高90倍,从9万开始,那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和测试结果8-9秒到了一个数量级。从这里开始有人 提出了分表的思路,这个和discuz 论坛是一样的思路。思路如下:
 
建一个索引表: t (id,title,vtype) 并设置成定长,然后做分页,分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢?实验下就知道了。
 
10万条记录到 t(id,title,vtype) 里,数据表大小20M左右。用
 
select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。为什么会这样呢?我猜想是因为collect 数据太多,所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描,只是因为数据量小,只有10万才快。OK, 来个疯狂的实验,加到100万条,测试性能。
 
加了10倍的数据,马上t表就到了200多M,而且是定长。还是刚才的查询语句,时间是0.1-0.2秒完成!分表性能没问题?错!因为我们的limit还是9万,所以快。给个大的,90万开始
 
select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看结果,时间是1-2秒!
 
why ?? 分表了时间还是这么长,非常之郁闷!有人说定长会提高limit的性能,开始我也以为,因为一条记录的长度是固定的,mysql 应该可以算出90万的位置才对啊?
可是我们高估了mysql 的智能,他不是商务数据库,事实证明定长和非定长对limit影响不大? 怪不得有人说 discuz到了100万条记录就会很慢,我相信这是真的,这个和数据库设计有关!
 
难道MySQL 无法突破100万的限制吗???到了100万的分页就真的到了极限???
 
答案是: NO !!!! 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法,来个疯狂的测试!一张表搞定100万记录,并且10G 数据库,如何快速分页!
 
好了,我们的测试又回到 collect表,开始测试结论是: 30万数据,用分表法可行,超过30万他的速度会慢道你无法忍受!当然如果用分表+我这种方法,那是绝对完美的。但是用了我这种方法后,不用分表也可以完美解决!
 
答案就是:复合索引! 有一次设计mysql索引的时候,无意中发现索引名字可以任取,可以选择几个字段进来,这有什么用呢?开始的select id from collect order by id limit 90000,10; 这么快就是因为走了索引,可是如果加了 查询字段 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。然后测试
 
select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快!0.04秒完成!
 
再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾,8-9秒,没走search索引!
 
再测试:search(id,vtype),还是select id 这个语句,也非常遗憾,0.5秒。
 
综上:如果对于有where 条件,又想走索引用limit的,必须设计一个索引,将查询字段 放第一位,limit用到的主键放第2位,而且只能select 主键!
 
完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit , 按这样的逻辑,百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的!
 
好了,回到原题,如何将上面的研究成功快速应用于开发呢?如果用复合查询,我的轻量级框架就没的用了。分页字符串还得自己写,那多麻烦?这里再看一个例子,思路就出来了:
 
select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完!
 
mysql 的索引竟然对于in语句同样有效!
 
有了这个结论,就可以很简单的应用于轻量级框架了:
 
代码如下:
 
$db=dblink();
$db->pagesize=20;
 
$sql="select id from collect where vtype=$vtype";
 
$db->execute($sql);
$strpage=$db->strpage(); //将分页字符串保存在临时变量,方便输出
while($rs=$db->fetch_array()){
$strid.=$rs['id'].',';
}
$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //构造出id字符串
$db->pagesize=0; //很关键,在不注销类的情况下,将分页清空,这样只需要用一次数据库连接,不需要再开;
$db->execute("select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)");
 
<?php while($rs=$db->fetch_array()): ?>
<tr>
<td> <?php echo $rs['id'];?></td>
<td> <?php echo $rs['url'];?></td>
<td> <?php echo $rs['sTime'];?></td>
<td> <?php echo $rs['gTime'];?></td>
<td> <?php echo $rs['vtype'];?></td>
<td> <a href="?act=show&id=<?php echo $rs['id'];?>" target="_blank"><?php echo $rs['title'];?></a></td>
<td> <?php echo $rs['tag'];?></td>
</tr>
<?php endwhile; ?>
</table>
<?php
echo $strpage;
 
通过简单的变换,其实思路很简单:1)通过优化索引,找出id,并拼成 "123,90000,12000" 这样的字符串。2)第2次查询找出结果。
 
小小的索引+一点点的改动就使mysql 可以支持百万甚至千万级的高效分页!
 
通过这里的例子,我反思了一点:对于大型系统,PHP千万不能用框架,尤其是那种连sql语句都看不到的框架!因为开始对于我的轻量级框架都差点崩
溃!只适合小型应用的快速开发,对于ERP,OA,大型网站,数据层包括逻辑层的东西都不能用框架。如果程序员失去了对sql语句的把控,那项目的风险将 会成几何级数增加!尤其是用mysql 的时候,mysql 一定需要专业的dba 才可以发挥他的最佳性能。一个索引所造成的性能差别可能是上千倍!
 
PS: 经过实际测试,到了100万的数据,160万数据,15G表,190M索引,就算走索引,limit都得0.49秒。所以分页最好别让别人看到10万条以后的数据, 要不然会很慢!就算用索引。经过这样的优化,mysql到了百万级分页是个极限!但有这样的成绩已经很不错,如果你是用sqlserver肯定卡死!而 160万的数据用 id in (str) 很快,基本还是0秒。如果这样,千万级的数据,mysql应该也很容易应付。
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