在大数据情况下MySQL的一种简单分页优化方法

这篇文章主要介绍了在大数据情况下MySQL的一种简单分页优化方法,分页优化是MySQL优化的常用手段之一,需要的朋友可以参考下

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：

1. root@sns 07:16:25>select count(*) from reply_0004 where thread_id = 5616385 and deleted = 0; 
2. +———-+ 
3. | count(*) | 
4. +———-+ 
5. | 1236795 | 
6. +———-+ 
7. 1 row in set (0.44 sec) 
8. root@sns 07:16:30>select id 
9. from reply_0004 where thread_id = 5616385 and deleted = 0 
10. order by id asc limit 1236785, 10 ; 
11. +———–+ 
12. | id | 
13. +———–+ 
14. | 162436798 | 
15. | 162438180 | 
16. | 162440102 | 
17. | 162442044 | 
18. | 162479222 | 
19. | 162479598 | 
20. | 162514705 | 
21. | 162832588 | 
22. | 162863394 | 
23. | 162899685 | 
24. +———–+ 
25. 10 rows in set (1.32 sec) 

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：

1. root@snsgroup 07:16:49>select * from (select id 
2.  
3. -> from group_thread_reply_0004 where thread_id = 5616385 and deleted = 0 
4.  
5. -> order by id desc limit 0, 10)t order by t.id asc; 
6.  
7. +———–+ 
8.  
9. | id | 
10.  
11. +———–+ 
12.  
13. | 162436798 | 
14.  
15. | 162438180 | 
16.  
17. | 162440102 | 
18.  
19. | 162442044 | 
20.  
21. | 162479222 | 
22.  
23. | 162479598 | 
24.  
25. | 162514705 | 
26.  
27. | 162832588 | 
28.  
29. | 162863394 | 
30.  
31. | 162899685 | 
32.  
33. +———–+ 
34.  
35. 10 rows in set (0.87 sec) 

可以看到性能提升了50%以上。