SQL优化

mysql中百万级数据查询sql优化

https://www.likecs.com/show-306178654.html
本次的优化在于mysql的 SQL_CALC_FOUND_ROWS函数，这个是什么可以自行查阅下相关资料，
优化一个百万级数据量查询的SQL可以从以下方面入手：

1. 创建索引：对于经常查询的字段创建索引可以大大提高查询效率。但是索引也会占用磁盘空间和写入时间，所以需要权衡索引的创建。

2. 分页查询：对于百万级以上的数据量，一次查询出来的数据过多会耗尽内存，可以利用LIMIT子句进行分页查询，一般采用偏移量和限制条数的方式，比如LIMIT 0, 10表示从第一条数据开始取10条。

3. 减少JOIN操作：JOIN操作会使SQL语句变得复杂，查询效率低下。尽可能减少JOIN操作可以提高查询速度。

4. 合理利用缓存：对于查询频率较高且不怎么变化的数据，可以考虑将其缓存起来，避免重复查询。

5. 优化查询语句结构：使用查询语句时，遵循语句的最佳实践, 使用条件过滤掉无关数据、使用合适的统计函数汇总数据等。

应用场景

一、场景举例
1、查询文章列表，一直滑动翻页，不用跳转到指定页数

2、从数据库查询百万客户数据写入到redis。

通过分页定时，将数据存入redis

3、访问某小程序的积分商城查看商品，一直滑动翻页，不用跳转到指定页数。

原SQL 当数据量大于百万级时——解决方案：

select id , name from user limit #{(pageNum-1)*pageSize}, #{pageSize};

子查询

select id , name from user where id>=( select id from user order by id limit #{(pageNum-1)*pageSize},1 ) limit #{pageSize};

内连接(inner jon)查询

我们可以把子查询(利用聚集索引)的结果当成一张临时表，然后和原表进行关联查询，类似以下的SQL:

SELECT
c.id,c.'name",c.no
FROM
t_customer c
WHERE delete_flag = 0 DRDER BY id LIMIT #offset)，#pageSize)) as d(SELECT id FROM t_customer
where
c.id = d.id;

使用游标分页查询（缺点是不能跳页查询了）

当我们查询第二页的时候，把第一页的查询结果(返回最后一条记录的Id)放到第二页的查询条件中，类似以下的SQL:

SELECT
c.id,c.no,c.name
FROM
t_customer c
WHERE
c.delete_flag = 日 and id > #{lastId]order by c.id limit #ipageSize};