mysql limit分页优化方法分享_MySQL
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同样是取10条数据
select * from yanxue8_visit limit 10000,10 和
select * from yanxue8_visit limit 0,10
就不是一个数量级别的。
网上也很多关于limit的五条优化准则,都是翻译自MySQL手册,虽然正确但不实用。今天发现一篇文章写了些关于limit优化的,很不错。
文中不是直接使用limit,而是首先获取到offset的id然后直接使用limit size来获取数据。根据他的数据,明显要好于直接使用limit。这里我具体使用数据分两种情况进行测试。(测试环境win2033+p4双核 (3GHZ) +4G内存 MySQL 5.0.19)
1、offset比较小的时候。
select * from yanxue8_visit limit 10,10
多次运行,时间保持在0.0004-0.0005之间
Select * From yanxue8_visit Where vid >=(
Select vid From yanxue8_visit Order By vid limit 10,1
) limit 10
多次运行,时间保持在0.0005-0.0006之间,主要是0.0006
结论:偏移offset较小的时候,直接使用limit较优。这个显然是子查询的原因。
2、offset大的时候。
select * from yanxue8_visit limit 10000,10
多次运行,时间保持在0.0187左右
Select * From yanxue8_visit Where vid >=(
Select vid From yanxue8_visit Order By vid limit 10000,1
) limit 10
多次运行,时间保持在0.0061左右,只有前者的1/3。可以预计offset越大,后者越优。
以后要注意改正自己的limit语句,优化一下MySQL了
推荐人评论
MySQL的优化是非常重要的。其他最常用也最需要优化的就是limit。MySQL的limit给分页带来了极大的方便,但数据量一大的时候,limit的性能就急剧下降。bitsCN.com

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

記事では、MySQLワークベンチやPHPMyAdminなどの人気のあるMySQL GUIツールについて説明し、初心者と上級ユーザーの機能と適合性を比較します。[159文字]

記事では、MySQLで大規模なデータセットを処理するための戦略について説明します。これには、パーティション化、シャード、インデックス作成、クエリ最適化などがあります。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。
