转载:Why does MYSQL higher LIMIT offset slow the query down
来自:http://stackoverflow.com/questions/4481388/why-does-mysql-higher-limit-offset-slow-the-query-down Scenario in short: A table with more than 16 million records [2GB in size]. The higher LIMIT offset with SELECT, the slower the query b
来自:http://stackoverflow.com/questions/4481388/why-does-mysql-higher-limit-offset-slow-the-query-down
Scenario in short: A table with more than 16 million records [2GB in size]. The higher LIMIT offset with SELECT, the slower the query becomes, when using ORDER BY *primary_key*
So
<code>SELECT * FROM large ORDER BY `id` LIMIT 0, 30 </code>
takes far less than
<code>SELECT * FROM large ORDER BY `id` LIMIT 10000, 30 </code>
That only orders 30 records and same eitherway. So it's not the overhead from ORDER BY.
Now when fetching the latest 30 rows it takes around 180 seconds. How can I optimize that simple query?
It's normal that higher offsets slow the query down, since the query needs to count off the first OFFSET
+ LIMIT
records (and take only LIMIT
of
them). The higher is this value, the longer the query runs.
The query cannot go right to OFFSET
because,
first, the records can be of different length, and, second, there can be gaps from deleted records. It needs to check and count each record on its way.
Assuming that id
is
a PRIMARY
KEY
of a MyISAM
table,
you can speed it up by using this trick:
<code>SELECT t.* FROM ( SELECT id FROM mytable ORDER BY id LIMIT 10000, 30 ) q JOIN mytable t ON t.id = q.id </code>
See this article:
- MySQL ORDER BY / LIMIT performance: late row lookups
MySQL cannot go directly to the 10000th record (or the 80000th byte as your suggesting) because it cannot assume that it's packed/ordered like that (or that it has continuous values in 1 to 10000). Although it might be that way in actuality, MySQL cannot assume that there are no holes/gaps/deleted ids.
So, as bobs noted, MySQL will have to fetch 10000 rows (or traverse through 10000th entries of the index on id
)
before finding the 30 to return.
EDIT : To illustrate my point
Note that although
<code>SELECT * FROM large ORDER BY id LIMIT 10000, 30 </code>
would be slow(er),
<code>SELECT * FROM large WHERE id > 10000 ORDER BY id LIMIT 30 </code>
would be fast(er), and would return the same results provided that there are no missing id
s
(i.e. gaps).
参考:
1.
为什么长尾数据的翻页技术实现复杂 --文章很好
http://timyang.net/data/key-list-pagination/

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MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.

1. Verwenden Sie den richtigen Index, um das Abrufen von Daten zu beschleunigen, indem die Menge der skanierten Datenmenge ausgewählt wird. Wenn Sie mehrmals eine Spalte einer Tabelle nachschlagen, erstellen Sie einen Index für diese Spalte. Wenn Sie oder Ihre App Daten aus mehreren Spalten gemäß den Kriterien benötigen, erstellen Sie einen zusammengesetzten Index 2. Vermeiden Sie aus. Auswählen * Nur die erforderlichen Spalten. Wenn Sie alle unerwünschten Spalten auswählen, konsumiert dies nur mehr Serverspeicher und veranlasst den Server bei hoher Last oder Frequenzzeiten, beispielsweise die Auswahl Ihrer Tabelle, wie beispielsweise die Spalten wie innovata und updated_at und Zeitsteuer und dann zu entfernen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

Wenn MySQL -Modifys -Tabellenstruktur verwendet werden, werden normalerweise Metadatenverriegelungen verwendet, wodurch die Tabelle gesperrt wird. Um die Auswirkungen von Schlösser zu verringern, können die folgenden Maßnahmen ergriffen werden: 1. Halten Sie Tabellen mit Online -DDL verfügbar; 2. Führen Sie komplexe Modifikationen in Chargen durch; 3.. Arbeiten während kleiner oder absendlicher Perioden; 4. Verwenden Sie PT-OSC-Tools, um eine feinere Kontrolle zu erreichen.

MySQL kann nicht direkt auf Android ausgeführt werden, kann jedoch indirekt mit den folgenden Methoden implementiert werden: Die Verwendung der Leichtgewichtsdatenbank SQLite, die auf dem Android -System basiert, benötigt keinen separaten Server und verfügt über eine kleine Ressourcennutzung, die für Anwendungen für Mobilgeräte sehr geeignet ist. Stellen Sie sich remote eine Verbindung zum MySQL -Server her und stellen Sie über das Netzwerk zum Lesen und Schreiben von Daten über das Netzwerk eine Verbindung zur MySQL -Datenbank auf dem Remote -Server her. Es gibt jedoch Nachteile wie starke Netzwerkabhängigkeiten, Sicherheitsprobleme und Serverkosten.

Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.
