mysql海量数据优化

         一般我们数据量大的时候，然后就需要进行分页，一般分页语句就是limit offset，rows。这种分页数据量小的时候是没啥影响的，一旦数据量越来越大随着offset的变大，性能就会越来越差。下面我们就来实验下：

1. 准备数据
   1. 建一个测试表引擎为MyISAM（插入数据没有事务提交，插入速度快）的表。  

CREATE TABLE USER (
id INT ( 20 ) NOT NULL auto_increment,
NAME VARCHAR ( 20 ) NOT NULL,
address VARCHAR ( 20 ) NOT NULL,
PRIMARY KEY ( id ) 
) ENGINE = MyISAM;

1. 写一个批量插入的存储过程

delimiter //
# 删除表数据
TRUNCATE TABLE t;
# 如果已经有sp_test_batch存储过程，将其删除，后面重新创建
DROP PROCEDURE IF EXISTS sp_test_batch;
# 创建存储过程，包含num和batch输入，num表示插入的总行数，batch表示每次插入的行数
CREATE PROCEDURE sp_test_batch(IN num INT,IN batch INT)
BEGIN
	SET @insert_value = '';
	# 已经插入的记录总行数
  SET @count = 0;
	# 
	SET @batch_count = 0;
	WHILE @count < num DO
		# 内while循环用于拼接INSERT INTO t VALUES (),(),(),...语句中VALUES后面部分
		WHILE (@batch_count < batch AND @count < num) DO
			IF @batch_count>0
			THEN 
				SET @insert_value = concat(@insert_value,',');
			END IF;
			SET @insert_value = concat(@insert_value,"('name", @count, "','address", @count, "')");
			SET @batch_count = @batch_count+1;	
		END WHILE;
 
		SET @count = @count + @batch_count;
		# 拼接SQL语句并执行
		SET @exesql = concat("insert into user(name,address) values ", @insert_value);	
		PREPARE stmt FROM @exesql;
		EXECUTE stmt;
		DEALLOCATE PREPARE stmt;
		# 重置变量值
		SET @insert_value = '';
		SET @batch_count=0;
	END WHILE;
	# 数据插入完成后，查看表中总记录数
	SELECT COUNT(id) FROM user;
END

CALL sp_test_batch(10000000,10000);

插入100w数据

1. 测试性能                                                                                                                                       下          下面我们分别针对于offset等于不同的值来进行实：offset等于10000时耗时

 

• offset等于100000时耗时

 

 

• offset等于1000000时耗时

 

• offset等于5000000时耗时

 

 

• offset等于10000000时耗时

 

 

从上图可以得出随着offset的值越大耗时就越来越多。这还只是1000w数据，如果我们上亿数据呢，可想而知这时候查询的效率有多差。下面我们来进行优化。

4 .进行优化

   子查询的分页方式：

 

 

SELECT * FROM user WHERE  id >=  
(SELECT id FROM user  ORDER BY id LIMIT 9000000, 1) LIMIT 10

从图可以得出子查询确实速度快了一倍。

JOIN分页方式：

SELECT * FROM user t1 INNER join
(SELECT id FROM user  ORDER BY id LIMIT 9000000, 10) t2 on t2.id =t1.id

join的方式比子查询性能在稍微好点。

终极优化：

这个时间性能是最好的。这种优化必须要依赖前一次的查询的最大ID，如果是那种分页直接可以指定多少页的是不行的，必须是只能后一页，后一页这么点击。

SELECT id FROM user  where id > 9000000 ORDER BY id  LIMIT 10;

通过伪列对ID进行分页，可以多线程同时查询，这个适合分页把全量数据加载到缓存。

得到ID的范围

select id from(
SELECT @rownum:=@rownum+1 AS rownum, id FROM   user as t1 ,(SELECT @rownum:=0) t2 order
by t1.id asc
) t3 where t3.rownum%5000=0

select * from user where id >0 and id<=5000 一直到最大的id