当前位置：首页 > news >正文

资兴市网站建设哪个好网站建设与数据库管理

news 2025/9/17 6:18:36

资兴市网站建设哪个好,网站建设与数据库管理,常用的电子商务网站,8818网站建设前言之前有看过到mysql大数据量分页情况下性能会很差，但是没有探究过它的原因，今天讲一讲mysql大数据量下偏移量很大，性能很差的问题，并附上解决方式。原因将原因前我们先做一个试验，我做试验使用的是mysql5.7.2…

前言

之前有看过到mysql大数据量分页情况下性能会很差，但是没有探究过它的原因，今天讲一讲mysql大数据量下偏移量很大，性能很差的问题，并附上解决方式。

原因

将原因前我们先做一个试验，我做试验使用的是mysql5.7.24版本（mysql8上我也试验出来同样的问题），看看mysql是不是在偏移量比较大的时候分页会比较慢，性能比较差

版本

mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.7.24    |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

表结构

CREATE TABLE `trace_monitor_log` (`id` varchar(30) NOT NULL COMMENT '表主键id',`user_id` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',`trace_id` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '追踪id',`trace_type` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '追踪类型',`path` mediumtext COMMENT '追踪路径',`source_ip` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '来源ip',`ext_params` mediumtext COMMENT '请求扩展参数',`costs` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '请求耗时(毫秒)',`exception` mediumtext COMMENT '异常信息',`create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',PRIMARY KEY (`id`),KEY `trace_id` (`trace_id`),KEY `trace_type` (`trace_type`),KEY `create_time` (`create_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='监控日志表';

试验过程

这个是我从测试环境找的一张日志表，里面的数据量是580万左右，我们先看看只查询普通10条数据的情况。

数据量

mysql> select count(*) from trace_monitor_log;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  5806836 |
+----------+
1 row in set (1.66 sec)

explain select * from trace_monitor_log order by trace_id limit 10;

可以看到没有offset偏移量的时候可以直接走索引，key是trace_id，并且只查询了10条数据。

我们在来看看如果offset是1000的时候。

explain select * from trace_monitor_log order by trace_id limit 10 offset 1000;

可以看到偏移量比较小的时候还是可以走索引，rows是1010，这时候发现虽然我们只要查询10条数据，但是查询的时候还是会扫描1000条无用的索引记录。

我们接下往下把offset加到100万

explain select * from trace_monitor_log order by trace_id limit 10 offset 1000000;

这个时候就会发现一个神奇的现象，竟然没有走索引了，type是ALL，就是全表扫描了，执行时间大概花了40多秒，性能确实很差。这里的原因，本来根据索引查出来100万条记录，然后把不需要的数据给丢弃掉，mysql会计算查询成本，发现这样走索引还没有全表扫描快，所以用了全表扫描，但是全表扫描就为了拿到十条数据显然是性能很差的。mysql并不会自动判断先根据trace_id的索引找到偏移量需要的10条数据，再根据这10条索引找到叶子节点的主键记录去回表查询数据，导致了这么差的性能。

解决方式

1.延迟关联

先使用覆盖索引的方式找到对应order by 之后的limit条索引，因为是覆盖索引，直接用的索引记录，没有回表所以很快。接着在使用join的方式，将索引记录和原表关联起来就可以查出来对应的limit条数据。

explain select * from trace_monitor_log t1 join (select trace_id from trace_monitor_log  order by trace_id limit 1000000,10) t2 on t1.trace_id = t2.trace_id

执行时间平均在500-600毫秒左右，相比全表扫描快了很多。

2.书签记录

这个概念我也是从网上看到的，还没找到具体这个概念的出处在哪里。不过不要困于这个概念，只要理解是先找到对应要查询一条索引记录（书签），再根据这个索引去范围查询对应的limit条数数据就容易理解了。

explain select * from trace_monitor_log t1 where trace_id > (select trace_id from trace_monitor_log  order by trace_id limit 999999,1)   order by trace_id limit 10