MySQL数据库原理学习（二十二）

3.5 limit优化

在数据量比较大时，如果进行limit分页查询，在查询时，越往后，分页查询效率越低。

我们一起来看看执行limit分页查询耗时对比：

通过测试我们会看到，越往后，分页查询效率越低，这就是分页查询的问题所在。

因为，当在进行分页查询时，如果执行 limit 2000000,10 ，此时需要MySQL排序前2000010 记录，仅仅返回 2000000 - 2000010 的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大 。

优化思路: 一般分页查询时，通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化。

explain select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id
limit 2000000,10) a where t.id = a.id;

3.6 count优化

3.6.1 概述

select count(*) from tb_user ;

在之前的测试中，我们发现，如果数据量很大，在执行count操作时，是非常耗时的。

MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个

数，效率很高；但是如果是带条件的count，MyISAM也慢。

InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出

来，然后累积计数。

如果说要大幅度提升InnoDB表的count效率，主要的优化思路：自己计数(可以借助于redis这样的数

据库进行,但是如果是带条件的count又比较麻烦了)。

3.6.2 count用法

count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是

NULL，累计值就加 1，否则不加，最后返回累计值。

用法：count（*）、count（主键）、count（字段）、count（数字）

按照效率排序的话，count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)，所以尽量使用 count(*)。