MySQL Limit性能优化及分页数据性能优化详解

mysql/' target='_blank'>mysql Limit可以分段查询数据库数据，主要应用在分页上。虽然现在写的网站数据都是千条级别，一些小的的优化起的作用不大，但是开发就要做到极致，追求完美性能。下面记录一些limit性能优化方法。

Limit语法：

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset

LIMIT子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。

如果给定两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)。

支持 limit # offset # 语法：

MySQL> SELECT * FROM table LIMIT 5,10; //检索记录行6-15//为了检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行，可以指定第二个参数为-1mysql> SELECT * FROM table LIMIT 95,-1; //检索记录行96-last//如果只给定一个参数，它表示返回最大的记录行数目，换句话说，LIMIT n 等价于 LIMIT 0,nmysql> SELECT * FROM table LIMIT 5; //检索前5个记录行

limit n,m 表示从第n条记录开始选择m条记录。而大多数开发人员喜欢使用这类语句来解决Web中经典的分页问题。对于小规模的数据，这并不会有太大的问题。对于论坛这类可能具有非常大规模数据的应用来说，limit n,m 的效率是十分低的。因为每次都需要对数据进行选取。如果只是选取前5条记录，则非常轻松和容易；但是对100万条记录，选取从80万行记录开始的5条记录，则还需要扫描记录到这个位置。

也就是说limit 10000,20意味着扫描满足条件的10020行，扔掉前面的10000行，返回最后的20行；问题就在这里，如果是limit 100000,100，需要扫描100100行，在一个高并发的应用里，每次查询需要扫描超过10W行，性能肯定大打折扣。

不同数据量读取数据效率比较：

1.offset比较小的时候：

select * from table limit 5,10

多次运行，时间保持在0.0004-0.0005之间

Select * From table Where id >=( Select id From table Order By id limit 10,1 ) limit 10

多次运行，时间保持在0.0005-0.0006之间。所有，在offset较小的时候，直接使用limit效率会高点！

2.offset数据比较大的时候：

select * from table limit 10000,10

多次运行，时间保持在0.0187秒左右。

Select * From table Where id >=( Select id From table Order By id limit 10000,1 ) limit 10

多次运行，时间保持在0.061秒左右，是前者的1/3左右。所以，offset较大时，使用后者效率会搞！这是用了id做索引的结果。

如果用id作为数据表的主键：

select id from table limit 10000,10

查询花费时间大概在0.04秒，这是因为用id主键作为索引的结果。

Limit性能优化：

Select * From cyclopedia Where ID>=( Select Max(ID) From ( Select ID From cyclopedia Order By ID limit 90001 ) As tmp ) limit 100; Select * From cyclopedia Where ID>=( Select Max(ID) From ( Select ID From cyclopedia Order By ID limit 90000,1 ) As tmp ) limit 100;

同样是取90000条后100条记录，第2句会快点。因为第1句是先取前90001条记录，取其中最大一个ID值作为起始标识，然后利用它快速定位下100条数据；而第2句是只取了最后一条记录，然后取ID值作为起始标识定位100条记录。第2句可简写成：

Select * From cyclopedia Where ID>=( Select ID From ( Select ID From cyclopedia Order By ID limit 90000,1 ) As tmp ) limit 100;

省去Max运算，一般ID都是递增。

分页数据性能优化：

1、对于数据量较大数据表，可以建立主键和索引字段建立索引表，通过索引表查询相应的主键，在通过主键查询数据量的数据表；

2、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where 放第一位，limit用到的主键放第2位，而且只能select 主键！这样能提高读取速度

3、利用in：先通过where条件取得相应的主键值，然后利用主键值查询相应的字段值。

使用游标(cursor)分页：

为让mysql达到最佳查询性能，我将分页查询改为cursor查询方式：

select * from table where id > last_id limit 20 order by reply_id ASC;

上面的last_id为本页最后一条记录的id，这样就能实现“下一页”的查询了，同理也可以实现“上一页”的查询。

cursor方式分页只适合用于有顺序的数据且不支持跳页，我们可以建立自增ID或向数据表中增加有序字段：对于数据量大的项目，跳页的作用也不大，完全可以使用筛选条件达到查找的目的。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对脚本之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接