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Enfin, je vais commencer à optimiser MySQL. Cet article vous expliquera l'optimisation de la pagination. J'espère pouvoir trouver une solution qui vous convient
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Avant-propos

La pagination est un sujet courant, mais combien d'amis veulent l'optimiser D'un autre côté, je conserve toujours ma propre personnalité unique en termes de mon propre système.

L'optimisation de cette affaire nécessite que vous preniez l'initiative par vous-même. Obtenez vos propres données de test Ce n'est que sur le chemin des tests que vous le découvrirez. plus. Des choses que vous ne savez pas.

Cet article Kaka expliquera également le sujet de l'optimisation de la pagination.

1. Structure du tableau

Cette structure de base de données est le tableau des projets en ligne actuels de Kaka, mais Kaka vient de changer. le nom du champ et annulé le champ horaire.

La structure de la base de données est la suivante

<span style="display: block; background: url(https://files.mdnice.com/point.png); height: 30px; width: 100%; background-size: 40px; background-repeat: no-repeat; background-color: #282c34; margin-bottom: -7px; border-radius: 5px; background-position: 10px 10px;"></span><code class="hljs" style="overflow-x: auto; padding: 16px; color: #abb2bf; display: -webkit-box; font-family: Operator Mono, Consolas, Monaco, Menlo, monospace; font-size: 12px; -webkit-overflow-scrolling: touch; padding-top: 15px; background: #282c34; border-radius: 5px;"><span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">CREATE</span> <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">TABLE</span> <span class="hljs-string" style="color: #98c379; line-height: 26px;">`tp_statistics`</span> (<br/>  <span class="hljs-string" style="color: #98c379; line-height: 26px;">`ss_id`</span> <span class="hljs-built_in" style="color: #e6c07b; line-height: 26px;">int</span>(<span class="hljs-number" style="color: #d19a66; line-height: 26px;">11</span>) <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">NOT</span> <span class="hljs-literal" style="color: #56b6c2; line-height: 26px;">NULL</span> AUTO_INCREMENT,<br/>  <span class="hljs-string" style="color: #98c379; line-height: 26px;">`ss_field1`</span> <span class="hljs-built_in" style="color: #e6c07b; line-height: 26px;">decimal</span>(<span class="hljs-number" style="color: #d19a66; line-height: 26px;">11</span>,<span class="hljs-number" style="color: #d19a66; line-height: 26px;">2</span>) <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">NOT</span> <span class="hljs-literal" style="color: #56b6c2; line-height: 26px;">NULL</span> <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">DEFAULT</span> <span class="hljs-string" style="color: #98c379; line-height: 26px;">&#39;0.00&#39;</span>,<br/>  <span class="hljs-string" style="color: #98c379; line-height: 26px;">`ss_field2`</span> <span class="hljs-built_in" style="color: #e6c07b; line-height: 26px;">decimal</span>(<span class="hljs-number" style="color: #d19a66; line-height: 26px;">11</span>,<span class="hljs-number" style="color: #d19a66; line-height: 26px;">2</span>) <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">NOT</span> <span class="hljs-literal" style="color: #56b6c2; line-height: 26px;">NULL</span> <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">DEFAULT</span> <span class="hljs-string" style="color: #98c379; line-height: 26px;">&#39;0.00&#39;</span>,<br/>  <span class="hljs-string" style="color: #98c379; line-height: 26px;">`ss_field3`</span> <span class="hljs-built_in" style="color: #e6c07b; line-height: 26px;">decimal</span>(<span class="hljs-number" style="color: #d19a66; line-height: 26px;">11</span>,<span class="hljs-number" style="color: #d19a66; line-height: 26px;">2</span>) <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">NOT</span> <span class="hljs-literal" style="color: #56b6c2; line-height: 26px;">NULL</span> <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">DEFAULT</span> <span class="hljs-string" style="color: #98c379; line-height: 26px;">&#39;0.00&#39;</span>,<br/>  PRIMARY <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">KEY</span> (<span class="hljs-string" style="color: #98c379; line-height: 26px;">`ss_id`</span>)<br/>) <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">ENGINE</span>=<span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">InnoDB</span> AUTO_INCREMENT=<span class="hljs-number" style="color: #d19a66; line-height: 26px;">3499994</span> <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">DEFAULT</span> <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">CHARSET</span>=utf8 <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">COLLATE</span>=utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT=<span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">COMPACT</span>;<br/><br/></code>

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Selon les informations ci-dessus, vous pouvez voir qu'il y en a actuellement 3,5 millions d'enregistrements dans la table. Ensuite, nous optimiserons la requête pour ces 350 W d'enregistrements.

2. Exploration préliminaire de l'efficacité des requêtes

Écrivons d'abord une instruction SQL de requête et examinons le temps consommé par la requête.

D'après la figure ci-dessous, vous pouvez voir que le temps de requête est fondamentalement ignoré, mais ce qu'il convient de noter, c'est la valeur de décalage de la limite.

Nous devons donc augmenter le décalage étape par étape, puis le tester d'abord en modifiant le décalage à 10000

<🎜. >Vous pouvez voir que le temps de requête est toujours très idéal.

Afin de gagner du temps, ajustez la valeur de décalage directement à 340W.

Vous pouvez constater des changements très évidents à ce moment-là, et le temps de requête a grimpé à 0,79 s.

Si une telle situation se produit, elle doit absolument être optimisée, il suffit de prendre le clavier et de le faire.

3. Raisons pour lesquelles la requête d'analyse prend du temps

Lorsqu'il s'agit d'analyser des instructions SQL, les points de connaissances nécessaires are Explain, si vous ne savez pas comment utiliser cet outil, vous pouvez jeter un œil à la partie de base de MySQL.

D'après la figure ci-dessous, vous pouvez voir que les trois instructions de requête ont été analysées en table.

Nous savons tous que tant qu'il y a une pagination, il doit y avoir un tri, alors ajoutez un tri et regardez l'efficacité des requêtes.

Ensuite, analysez et visualisez les déclarations triées.

Vous pouvez voir ici que lorsque le tri est utilisé, le nombre de lignes analysées par la base de données correspond au décalage plus le nombre de requêtes requises.

Ce que vous pouvez savoir à ce stade, c'est que lorsque le décalage est très grand, comme la limite dans le cas supérieur à 3400000,12 telle requête.

À l'heure actuelle, MySQL doit interroger 3 400 012 lignes de données, puis renvoyer les 12 dernières données.

Les données 340W interrogées précédemment seront ignorées. De tels résultats d'exécution ne sont pas ce que nous voulons.

Kaka a vu des articles connexes avant de dire que la solution à ce problème est soit de limiter directement le nombre de pagination, soit d'optimiser les performances lorsque le décalage est très important.

Si vous avez lu cet article jusqu'à présent, en quoi cela pourrait-il vous décevoir ? Il doit s'agir d'un problème de performances d'optimisation des grands offsets.

4. Optimisation

Puisque l'optimisation est mentionnée, il n'y a que deux points, ajouter un index et utiliser un autre programme. pour remplacer ce programme.

Les informations sur la structure du tableau de données fournies par Kaka peuvent être comprises comme l'enregistrement d'emprunt de la bibliothèque, et vous n'avez pas à vous soucier de quoi que ce soit dans les champs.

Pour le tri, dans ce scénario, l'heure ne sera pas triée, mais la clé primaire sera triée et le champ horaire sera annulé en raison de l'ajout de données de test.

接下来使用覆盖索引加inner join的方式来进行优化。

<span style="display: block; background: url(https://files.mdnice.com/point.png); height: 30px; width: 100%; background-size: 40px; background-repeat: no-repeat; background-color: #282c34; margin-bottom: -7px; border-radius: 5px; background-position: 10px 10px;"></span><code class="hljs" style="overflow-x: auto; padding: 16px; color: #abb2bf; display: -webkit-box; font-family: Operator Mono, Consolas, Monaco, Menlo, monospace; font-size: 12px; -webkit-overflow-scrolling: touch; padding-top: 15px; background: #282c34; border-radius: 5px;"><span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">select</span> ss_id,ss_field1,ss_field2,ss_field3 <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">from</span> tp_statistics <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">inner</span> <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">join</span> ( <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">select</span> ss_id <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">from</span> tp_statistics <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">order</span> <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">by</span> ss_id <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">limit</span> <span class="hljs-number" style="color: #d19a66; line-height: 26px;">3000000</span>,<span class="hljs-number" style="color: #d19a66; line-height: 26px;">10</span>) b <span class="hljs-keyword" style="color: #c678dd; line-height: 26px;">using</span> (ss_id);<br/></code>

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从上图可以看到查询时间从0.8s优化到了0.4s，但是这样的效果还是不尽人意。

于是只能更换一下思路再进行优化。

既然优化最大偏移量这条路有点坎坷，能不能从其它方面进行入手。

估计有很多同学已经知道咔咔将要抛出什么话题了。

没错，就是使用where > id 然后使用limit。

先来测试一波结果，在写具体实现方案。

根据上图可以看到这种方式是十分可行的，分页在300W条数据以后的查询时间也基本忽略不计。

那么这种方案要怎么实现呢！

五、方案落地

其实这个方案真的很简单，只需要简单的转换一下思路即可。

Lorsque le client obtient des données pour la première fois, les paramètres de décalage et de limite sont transmis normalement.

Les données renvoyées pour la première fois sont obtenues en utilisant le décalage et la limite transmis par le client.

Lorsque les premières données sont renvoyées avec succès.

Lorsque le client extrait des données pour la deuxième fois, les paramètres ont changé et ils ne peuvent plus être compensés et limités.

Le paramètre qui doit être transmis à ce moment est l'identifiant de la dernière donnée obtenue pour la première fois.

Les paramètres actuels sont last_id et limit.

Après avoir obtenu le last_id en arrière-plan, vous pouvez utiliser la condition Where dans l'instruction SQL

Kaka La situation donnée ici est que lorsque les données sont en flashback, si la séquence positive est supérieur à last_id, c'est-à-dire Can.

Ensuite, Kaka utilisera un cas pour vous donner une explication directe et claire.

Cas pratique

Ce qui suit est un cas qui sera démontré dans la pratique, comme l'utilisation de la page et de la limite pour obtenir des données pour la première fois.

L'identifiant de la dernière donnée renvoyée est 3499984

À ce moment , si vous obtenez le troisième Pour le deuxième enregistrement, soit offset et limit sont utilisés, soit last_id et limit sont transmis.

Comme indiqué ci-dessous

À ce stade, la condition Where est utilisée pour filtrer directement les données. La condition est que l'identifiant soit inférieur au dernier identifiant des données précédentes.

Comparaison temporelle

Supposons que vous souhaitiez obtenir le dernier élément de données maintenant

Avant l'optimisation

Après l'optimisation, vous pouvez clairement voir le changement dans le temps de requête

6. Résumé

Quelques mots sur l'optimisation des limites.

Lorsque la quantité de données est importante, le décalage et la limite ne peuvent pas être utilisés pour la pagination, car plus le décalage est grand, plus le temps de requête est long.
Bien sûr, on ne peut pas dire que toute pagination n'est pas possible si vos données ne contiennent que des milliers ou des dizaines de milliers d'éléments, alors cela n'a pas d'importance, utilisez-les simplement avec désinvolture.
Le plan de mise en œuvre est le plan au-dessus de Kaka. Utilisez le décalage et la limite pour obtenir les données pour la première fois, et utilisez la condition Where pour la deuxième fois pour obtenir les données jusqu'au dernier identifiant de. les premières données.

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La persévérance dans l'apprentissage, la persévérance dans les blogs et la persévérance dans le partage sont les convictions auxquelles Kaka a toujours adhéré depuis qu'il a commencé à travailler dans l'industrie. . J'espère que le succès de Kaka sur l'immense Internet Cet article pourra vous aider un peu. Je m'appelle Kaka, à la prochaine fois.

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