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在大数据情况下MySQL的一种简单分页优化方法

通常应用需要对表中的数据进行翻页,如果数据量很大,往往会带来性能上的问题:

通常应用需要对表中的数据进行翻页,如果数据量很大,往往会带来性能上的问题:

索引:threa_id+deleted+id(gmt_Create)
10 rows in set (1.32 sec)
这两条sql是为查询最后一页的翻页sql查询用的。由于一次翻页往往只需要查询较小的数据,如10条,但需要向后扫描大量的数据,也就是越往后的翻页查询,扫描的数据量会越多,查询的速度也就越来越慢。
由于查询的数据量大小是固定的,如果查询速度不受翻页的页数影响,或者影响最低,那么这样是最佳的效果了(查询最后最几页的速度和开始几页的速度一致)。
在翻页的时候,往往需要对其中的某个字段做排序(这个字段在索引中),升序排序。那么可不可以利用索引的有序性来解决上面遇到的问题喃,答案是肯定的。比如有10000条数据需要做分页,那么前5000条做asc排序,后5000条desc排序,在limit startnum,pagesize参数中作出相应的调整。
但是这无疑给应用程序带来复杂,这条sql是用于论坛回复帖子的sql,往往用户在看帖子的时候,一般都是查看前几页和最后几页,那么在翻页的时候最后几页的翻页查询采用desc的方式来实现翻页,这样就可以较好的提高性能:

可以看到性能提升了50%以上。

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