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。
大部分开发和DBA同行都对分页查询非常非常了解,看帖子翻页需要分页查询,搜索商品也需要分页查询。那么问题来了,遇到上千万或者上亿的数据量怎么快速的拉取全量,比如大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计;或者拥有百万千万粉丝的公众大号,给全部粉丝推送消息的场景。本文讲讲个人的优化分页查询的经验,抛砖引玉。
在我们日常开发中,分页查询是必不可少的,可以说每个后端程序猿大部分时间都是CURD,所以分页的查询也接触的不少,你们都是怎么实现的呢?前不久的一段时间,我的一个同事突然找我寻求帮助,他说他写的sql查询太慢了,问我能不能帮他优化一下那条查询语句,经过一段时间的优化,我们成功的将原来8秒一条的sql成功优化到了不到一秒,然而想到知识应该学会分享,所以我今天打算写出这个优化过程,可以让更多的程序猿可以看到。
某后台的功能列表,页面底部为通用分页: 总条数: 16209321 页码:1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据,默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件,筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例,可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选,如性别等,这些字段肯定不会在订单表存储,所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问: 为何页面只有 10 条数据,查询却如此之慢? 老板会质疑你,做的是什么玩意?查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间?(优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据,页面转圈圈~)
使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍 这种方式假设数据表的id是连续递增的
在实际的软件系统开发过程中,随着使用的用户群体越来越多,表数据也会随着时间的推移,单表的数据量会越来越大。
正常情况下没有问题,但是当数据量非常大的时候,首先 count(*) 会非常慢这是肯定的,其次分页越多,limit 的效率就会越低。
刷帖子翻页需要分页查询,搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量,怎么快速拉取全量数据呢? 比如:
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候,一次性查询所有结果会变得很慢,特别是随着数据量的增加特别明显,这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询,也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。
问题描述: 在使用mybatisplus插件进行分页查询时分页参数不起作用,总是查出来全部数据。
分页查询是在数据库中检索数据的一种常见需求。它允许我们从大型数据集中获取有限数量的数据,以便于显示在应用程序的用户界面上。在本文中,我们将详细介绍SQL中的分页查询,包括基本语法、常见应用场景以及如何在不同数据库管理系统中执行分页查询。
原文:https://www.enmotech.com/web/detail/1/804/1.html
遇到1000万数据表 最近遇到一个问题,就是单表数据过1000万的存储及查询问题。举个例子:1000万的数据存在一个表中,字段4-5个样子,日常 开发中难免要做过滤、排序、分页。如果把这几个放在一起即要过滤又要排序,还要分页那么数据量大一些就会发现特别慢。 10多年前刚入行时就听许多的人讨论分页,说什么1000万大表分页存储过程啥的。我之后一直工作中也没怎么遇到大数据量的开发工作,也真是惭愧啊,现在算是补补课吧。 1000万数据分个页吧 常用的数据库产品对分页都是有一些支持的,SQL语句肯定是OK的,同样的
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候,一次性查询所有结果会变得很慢,特别是随着数据量的增加特别明显,这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询,也有很多种方法和优化的点。
梅雨季,闷热的夜,令人窒息,窗外一道道闪电划破漆黑的夜幕,小猫塞着耳机听着恐怖小说,辗转反侧,终于睡意来了,然而挨千刀的手机早不振晚不振,偏偏这个时候振动了一下,一个激灵,没有按捺住对内容的好奇,点开了短信,卧槽?告警信息,原来是负责的服务出现慢查询了。小猫想起来,今天在下班之前上线了一个版本,由于新增了一个业务字段,所以小猫写了相关的刷数据的接口,在下班之前调用开始刷历史数据。
造成慢SQL可能的原因 无索引或者索引失效 索引失效的情况:https://www.chenmx.net/?p=316 锁等待 行锁是基于索引加的锁,如果我们在更新操作时,索引失效,行锁也会升级为表锁
分页查询是MySQL特有的,一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行,例如0到50行的的数据,30到100行的数据。
公司最近在搞服务分离,数据切分的工作,因为订单和订单项表的数据量实在过大,而且每天都是以50万的数据量在增长,基于现状,项目组决定采用分库的方式来解决当前遇到的问题。
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
该条语句将会从表 orders_history 中查询offset: 1000开始之后的10条数据,也就是第1001条到第1010条数据(1001 <= id <= 1010)。
在MybatisPlus中的查询语句是怎么实现的,我们可以通过两种方式实现查询语句
在生产业务常有将 MySQL 数据同步到 ES 的需求,如果需要很高的定制化,往往需要开发同步程序用于处理数据。但没有特殊业务需求,官方提供的Logstash 就很有优势了。 在使用 Logstash 我们应先了解其特性,再决定是否使用:
有时候我们会遇到:在查询sql的时候,假如有100w条数据,会出现慢sql告警,这个时候你就应该到处sql日志来查找原因了。这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理(原因有很多种,主要分析你的日志)。那接下来我们就得去优化sql了。
LIMIT子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。如果给定两个参数,第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量,第二个参数指定返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)。下面,我们针对特例对mysql分页查询进行总结。
前边一篇《基于状态变更的分页查询另辟幽径》讲述了基于状态变更的分页查询存在的问题以及解决方案,但是细扣一些还是存在一些问题的,接下来继续分析并给出解决方案。
遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能,用于记录所有的请求数据,数据插入频繁,量非常大,比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率,就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中,然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。 2、新的需求 后面数据保存了,就需要在运维系统中可以查询到,所以这个缓存还必须是分布式的。于是就换成了redis,这样系统都可以连接到。但是数据量太大,需要分页查询,这就有点头痛了。还好redis是可以支持有序集合的,而且可以通过zrange来获取指
最近在工作中,我们遇到了一个需求,甲方要求直接从数据库导出一个业务模块中所有使用中的工单信息。为了实现这一目标,我编写了一条SQL查询语句,并请求DBA协助导出数据。尽管工单数量并不多,只有3000多条,但每个工单都包含了大量的信息。DBA进行了多次导出操作,不幸的是,每次尝试导出都导致了操作平台的卡顿和无响应。
分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
嵌套查询(子查询)可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单,也容易理解。但是,有时候可以被更有效率的连接(JOIN)替代。
前面我们介绍Oracle的并行查询,本来是想用并行查询来解决获取所有数据的方法,结果自己测试后发现并没有达到自己想要的效果,所以还是要准备利用分页进行查询了。
众所周知,在物联网世界里,我们大部分的操作是来自查询,我们面试经常被问到的QPS其实就是针对查询的,说到查询,根据实际的场景也一般分为单个查询和批量查询,例如:查询会员的详情信息是单个查询,查询会员列表就是典型的批量查询,说到批量查询那么每次查询的数量就要受限,DB单次查询量限制,网络传输带宽限制,应用程序接收数据量大小限制等等,那么这时候分页查询变得非常必要,每次查询出指定大小的单页数据,翻页的时候调整分页参数再次查询。
1、 Oracle的分页查询语句 分页查询格式: SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM TABLE_NAME) A WHERE ROWNUM <= 40 ) WHERE RN >= 21 其中最内层的查询SELECT * FROM TABLE_NAME表示不进行翻页的原始查询语句。ROWNUM <= 40和RN >= 21控制分页查询的每页的范围。 上面给出的这个分页查询语句,在大多数情况拥有较高的效率。分页的目的就是控制输
mongodb的文章总结上会有一系列的文章,顺序是先学会怎么用,在学会怎么用好,戒急戒躁,循序渐进,跟着我一起来探索交流。
这个是数据存储介质本身的查询实现原理决定的,分页查询场景,是按照某个顺序进行查询,分页靠后的查询请求,需要将按照该顺序排序的之前所有页的数据给排除掉,然后取对应页数据返回。该问题瓶颈主要就是排除掉之前页数据这里,比如DB(MySQL)和ES(elasticsearch)都存在该问题。
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