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          面試官扎心一問:數(shù)據(jù)量很大,分頁查詢很慢,有什么優(yōu)化方案?

          共 2012字,需瀏覽 5分鐘

           ·

          2021-02-24 17:53

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          • 準(zhǔn)備工作
          • 一般分頁查詢
          • 使用子查詢優(yōu)化
          • 使用 id 限定優(yōu)化
          • 使用臨時(shí)表優(yōu)化
          • 關(guān)于數(shù)據(jù)表的id說明

          當(dāng)需要從數(shù)據(jù)庫查詢的表有上萬條記錄的時(shí)候,一次性查詢所有結(jié)果會(huì)變得很慢,特別是隨著數(shù)據(jù)量的增加特別明顯,這時(shí)需要使用分頁查詢。對(duì)于數(shù)據(jù)庫分頁查詢,也有很多種方法和優(yōu)化的點(diǎn)。下面簡單說一下我知道的一些方法。

          準(zhǔn)備工作

          為了對(duì)下面列舉的一些優(yōu)化進(jìn)行測試,下面針對(duì)已有的一張表進(jìn)行說明。

          • 表名:order_history
          • 描述:某個(gè)業(yè)務(wù)的訂單歷史表
          • 主要字段:unsigned int id,tinyint(4) int type
          • 字段情況:該表一共37個(gè)字段,不包含text等大型數(shù)據(jù),最大為varchar(500),id字段為索引,且為遞增。
          • 數(shù)據(jù)量:5709294
          • MySQL版本:5.7.16 線下找一張百萬級(jí)的測試表可不容易,如果需要自己測試的話,可以寫shell腳本什么的插入數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。以下的 sql 所有語句執(zhí)行的環(huán)境沒有發(fā)生改變,下面是基本測試結(jié)果:
          select?count(*)?from?orders_history;

          返回結(jié)果:5709294

          三次查詢時(shí)間分別為:

          • 8903 ms
          • 8323 ms
          • 8401 ms

          一般分頁查詢

          一般的分頁查詢使用簡單的 limit 子句就可以實(shí)現(xiàn)。limit 子句聲明如下:

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

          LIMIT 子句可以被用于指定 SELECT 語句返回的記錄數(shù)。需注意以下幾點(diǎn):

          • 第一個(gè)參數(shù)指定第一個(gè)返回記錄行的偏移量,注意從0開始
          • 第二個(gè)參數(shù)指定返回記錄行的最大數(shù)目
          • 如果只給定一個(gè)參數(shù):它表示返回最大的記錄行數(shù)目
          • 第二個(gè)參數(shù)為 -1 表示檢索從某一個(gè)偏移量到記錄集的結(jié)束所有的記錄行
          • 初始記錄行的偏移量是 0(而不是 1)

          下面是一個(gè)應(yīng)用實(shí)例:

          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?1000,10;

          該條語句將會(huì)從表 orders_history 中查詢offset: 1000開始之后的10條數(shù)據(jù),也就是第1001條到第1010條數(shù)據(jù)(1001 <= id <= 1010)。

          數(shù)據(jù)表中的記錄默認(rèn)使用主鍵(一般為id)排序,上面的結(jié)果相當(dāng)于:

          select?*?from?orders_history?where?type=8?order?by?id?limit?10000,10;

          三次查詢時(shí)間分別為:

          • 3040 ms
          • 3063 ms
          • 3018 ms

          針對(duì)這種查詢方式,下面測試查詢記錄量對(duì)時(shí)間的影響:

          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?10000,1;
          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?10000,10;
          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?10000,100;
          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?10000,1000;
          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?10000,10000;

          三次查詢時(shí)間如下:

          • 查詢1條記錄:3072ms 3092ms 3002ms
          • 查詢10條記錄:3081ms 3077ms 3032ms
          • 查詢100條記錄:3118ms 3200ms 3128ms
          • 查詢1000條記錄:3412ms 3468ms 3394ms
          • 查詢10000條記錄:3749ms 3802ms 3696ms

          另外我還做了十來次查詢,從查詢時(shí)間來看,基本可以確定,在查詢記錄量低于100時(shí),查詢時(shí)間基本沒有差距,隨著查詢記錄量越來越大,所花費(fèi)的時(shí)間也會(huì)越來越多。

          針對(duì)查詢偏移量的測試:

          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?100,100;
          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?1000,100;
          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?10000,100;
          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?100000,100;
          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?1000000,100;

          三次查詢時(shí)間如下:

          • 查詢100偏移:25ms 24ms 24ms
          • 查詢1000偏移:78ms 76ms 77ms
          • 查詢10000偏移:3092ms 3212ms 3128ms
          • 查詢100000偏移:3878ms 3812ms 3798ms
          • 查詢1000000偏移:14608ms 14062ms 14700ms

          隨著查詢偏移的增大,尤其查詢偏移大于10萬以后,查詢時(shí)間急劇增加。

          這種分頁查詢方式會(huì)從數(shù)據(jù)庫第一條記錄開始掃描,所以越往后,查詢速度越慢,而且查詢的數(shù)據(jù)越多,也會(huì)拖慢總查詢速度。

          使用子查詢優(yōu)化

          這種方式先定位偏移位置的 id,然后往后查詢,這種方式適用于 id 遞增的情況。

          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?100000,1;

          select?id?from?orders_history?where?type=8?limit?100000,1;

          select?*?from?orders_history?where?type=8?and
          id>=(select?id?from?orders_history?where?type=8?limit?100000,1)
          limit?100;

          select?*?from?orders_history?where?type=8?limit?100000,100;

          4條語句的查詢時(shí)間如下:

          • 第1條語句:3674ms
          • 第2條語句:1315ms
          • 第3條語句:1327ms
          • 第4條語句:3710ms

          針對(duì)上面的查詢需要注意:

          • 比較第1條語句和第2條語句:使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍
          • 比較第2條語句和第3條語句:速度相差幾十毫秒
          • 比較第3條語句和第4條語句:得益于 select id 速度增加,第3條語句查詢速度增加了3倍

          這種方式相較于原始一般的查詢方法,將會(huì)增快數(shù)倍。

          使用 id 限定優(yōu)化

          這種方式假設(shè)數(shù)據(jù)表的id是連續(xù)遞增的,則我們根據(jù)查詢的頁數(shù)和查詢的記錄數(shù)可以算出查詢的id的范圍,可以使用 id between and 來查詢:

          select?*?from?orders_history?where?type=2
          and?id?between?1000000?and?1000100?limit?100;

          查詢時(shí)間:15ms 12ms 9ms

          這種查詢方式能夠極大地優(yōu)化查詢速度,基本能夠在幾十毫秒之內(nèi)完成。限制是只能使用于明確知道id的情況,不過一般建立表的時(shí)候,都會(huì)添加基本的id字段,這為分頁查詢帶來很多便利。

          還可以有另外一種寫法:

          select?*?from?orders_history?where?id?>=?1000001?limit?100;

          當(dāng)然還可以使用 in 的方式來進(jìn)行查詢,這種方式經(jīng)常用在多表關(guān)聯(lián)的時(shí)候進(jìn)行查詢,使用其他表查詢的id集合,來進(jìn)行查詢:

          select?*?from?orders_history?where?id?in
          (select?order_id?from?trade_2?where?goods?=?'pen')
          limit?100;

          這種 in 查詢的方式要注意:某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。

          使用臨時(shí)表優(yōu)化

          這種方式已經(jīng)不屬于查詢優(yōu)化,這兒附帶提一下。

          對(duì)于使用 id 限定優(yōu)化中的問題,需要 id 是連續(xù)遞增的,但是在一些場景下,比如使用歷史表的時(shí)候,或者出現(xiàn)過數(shù)據(jù)缺失問題時(shí),可以考慮使用臨時(shí)存儲(chǔ)的表來記錄分頁的id,使用分頁的id來進(jìn)行 in 查詢。這樣能夠極大的提高傳統(tǒng)的分頁查詢速度,尤其是數(shù)據(jù)量上千萬的時(shí)候。

          關(guān)于數(shù)據(jù)表的id說明

          一般情況下,在數(shù)據(jù)庫中建立表的時(shí)候,強(qiáng)制為每一張表添加 id 遞增字段,這樣方便查詢。

          如果像是訂單庫等數(shù)據(jù)量非常龐大,一般會(huì)進(jìn)行分庫分表。這個(gè)時(shí)候不建議使用數(shù)據(jù)庫的 id 作為唯一標(biāo)識(shí),而應(yīng)該使用分布式的高并發(fā)唯一 id 生成器來生成,并在數(shù)據(jù)表中使用另外的字段來存儲(chǔ)這個(gè)唯一標(biāo)識(shí)。

          使用先使用范圍查詢定位 id (或者索引),然后再使用索引進(jìn)行定位數(shù)據(jù),能夠提高好幾倍查詢速度。即先 select id,然后再 select *;

          本人才疏學(xué)淺,難免犯錯(cuò),若發(fā)現(xiàn)文中有錯(cuò)誤遺漏,望不吝賜教。


          文章來源:https://cnblogs.com/youyoui/p/7851007.html


          到此文章就結(jié)束了。如果今天的文章對(duì)你在進(jìn)階架構(gòu)師的路上有新的啟發(fā)和進(jìn)步,歡迎轉(zhuǎn)發(fā)給更多人。歡迎加入架構(gòu)師社區(qū)技術(shù)交流群,眾多大咖帶你進(jìn)階架構(gòu)師,在后臺(tái)回復(fù)“加群”即可入群。
















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