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背景说明:

Mysql调优,是大家日常常见的调优工作。所以Mysql调优是一个非常、非常核心的面试知识点

在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中,其相关面试题是一个非常、非常高频的交流话题。

近段时间,有小伙伴面试网易,说遇到一个SQL 深度分页 查询 调优的面试题:

MySQL 百万级数据,怎么做分页查询?说说你的思路?

社群中,还遇到过大概的变种:

形式1:如何解决Mysql深分页问题?

形式2:mysql如何实现高效分页

形式3:后面的变种,应该有很多变种…,会收入 《尼恩Java面试宝典》。

这里尼恩给大家 调优,做一下系统化、体系化的梳理,使得大家可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”,让面试官爱到 “不能自已、口水直流”

也一并把这个 SQL 深度分页 题目以及参考答案,收入咱们的《尼恩Java面试宝典》,供后面的小伙伴参考,提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。

注:本文以 PDF 持续更新,最新尼恩 架构笔记、面试题 的PDF文件,请从这里获取:码云

深挖问题:MySQL分页起点越大查询速度越慢

在数据库开发过程中我们经常会使用分页,核心技术是使用用limit start, count分页语句进行数据的读取。

我们分别看下从10, 1000, 10000, 100000开始分页的执行时间(每页取20条)。

select * from product limit 10, 20        0.002select * from product limit 1000, 20      0.011select * from product limit 10000, 20     0.027select * from product limit 100000, 20    0.057

我们已经看出随着起始记录的增加,时间也随着增大,

这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的,那么我们把起始记录改为100w看下:

select * from product limit 1000000, 20   0.682

我们惊讶的发现MySQL在数据量大的情况下分页起点越大,查询速度越慢,

300万条起的查询速度已经需要1.368秒钟。

这是为什么呢?

因为limit 3000000,10的语法实际上是mysql扫描到前3000020条数据, 之后丢弃前面的3000000行,

这个步骤其实是浪费掉的。

select * from product limit 3000000, 20   1.368

从中我们也能总结出两件事情:

  • limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
  • mysql的limit语句是很方便,但是对记录很多的表并不适合直接使用。

基础知识:mysql中limit的用法

语法

SELECT * FROM 表名 limit m,n;
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows;

注释: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。

1.m代表从m+1条记录行开始检索,n代表取出n条数据。(m可设为0)

如:SELECT * FROM 表名 limit 6,5;

表示:从第7条记录行开始算,取出5条数据

2.值得注意的是,n可以被设置为-1,当n为-1时,表示从m+1行开始检索,直到取出最后一条数据。

如:SELECT * FROM 表名 limit 6,-1;

表示:取出第6条记录行以后的所有数据。

3.若只给出m,则表示从第1条记录行开始算一共取出m条

如:SELECT * FROM 表名 limit 6;

以年龄倒序后取出前3行:

mysql> select * from student order by age desc;
+-----+--------+------+------+
| SNO | SNAME  | AGE  | SEX  |
+-----+--------+------+------+
| 1   | 换换   |   23 ||
| 2   | 刘丽   |   22 ||
| 5   | 张友   |   22 ||
| 6   | 刘力   |   22 ||
| 4   | NULL   |   10 | NULL |
+-----+--------+------+------+
5 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from student order by age desc limit 3;
+-----+--------+------+------+
| SNO | SNAME  | AGE  | SEX  |
+-----+--------+------+------+
| 1   | 换换   |   23 ||
| 2   | 刘丽   |   22 ||
| 6   | 刘力   |   22 ||
+-----+--------+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)

跳过前3行后再2取行.

mysql> select * from student order by age desc limit 3,2;
+-----+--------+------+------+
| SNO | SNAME  | AGE  | SEX  |
+-----+--------+------+------+
| 6   | 刘力   |   22 ||
| 4   | NULL   |   10 | NULL |
+-----+--------+------+------+

回到问题:MySQL百万级数据大分页查询优化

我们惊讶的发现MySQL在数据量大的情况下分页起点越大,查询速度越慢,

300万条起的查询速度已经需要1.368秒钟。

那么,该如何优化呢?

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句

语句样式

MySQL中,可用如下方法:

SELECT * FROM 表名称 LIMIT start, count

功能

Limit限制的是从结果集的start 位置处取出count 条输出,其余抛弃.

原因/缺点

全表扫描,速度会很慢

而且, 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3).

适应场景

适用于数据量较少的情况

元祖数量、记录数量级别:百/千级

方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

语句样式

SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M

除了主键,也可以 利用唯一键索引快速定位部分元组,避免全表扫描

比如: 读第1000到1019行元组(pk是唯一键).

SELECT * FROM 表名称 WHERE pk>=1000 ORDER BY pk ASC LIMIT 0,20

原因

索引扫描,速度会很快.

缺点

如果数据查询出来并不是按照pk_id排序,并且pk_id全部数据都存在没有缺失可以作为序号使用,不然,分页会有漏掉数据,

适应场景

  • 适用于数据量多的情况(元组数上万)
  • id数据没有缺失,可以作为序号使用

方法3: 基于索引再排序

语句样式

MySQL中,可用如下方法:

SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M

适应场景

适用于数据量多的情况(元组数上万).

最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一索引,

id数据没有缺失,可以作为序号使用

使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的

原因

索引扫描,速度会很快.

但MySQL的排序操作,只有ASC没有DESC

mysql中,索引存储的排序方式是ASC的,没有DESC的索引。

这就能够理解为啥order by 默认是按照ASC来排序的了吧

虽然索引是ASC的,但是也可以反向进行检索,就相当于DESC了

方法4: 基于索引使用prepare

语句样式:MySQL中,可用如下方法:

PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M

第一个问号表示pageNum

适应场景

大数据量

原因

索引扫描,速度会很快.

prepare语句又比一般的查询语句快一点。

方法5: 利用"子查询+索引"快速定位元组

利用"子查询+索引"快速定位元组的位置,然后再读取元组.

比如(id是主键/唯一键)

利用子查询示例:

SELECT * FROM your_table WHERE id <= (SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize ORDER BY id desc LIMIT $pagesize

方法6: 利用"连接+索引"快速定位元组的位置,然后再读取元组.

比如(id是主键/唯一键,蓝色字体时变量)

利用连接示例:

SELECT * FROM your_table AS t1 JOIN (SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize AS t2 WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize;

方法7: 利用表的索引覆盖来调优

我们都知道,利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列(也就是索引覆盖),那么这种情况会查询很快。

为什么呢?

因为利用索引查找有优化算法,且数据就在查询索引上面,不用再去找相关的数据地址了,这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存,在并发高的时候利用缓存就效果更好了。

在我们的例子中,我们知道id字段是主键,自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。

这次我们之间查询最后一页的数据(利用覆盖索引,只包含id列),如下:

select id from product limit 866613, 20      0.2

如果查询了所有列的37.44秒,这里只要0.2秒,提升了大概100多倍的速度

那么如果我们也要查询所有列,有两种方法,一种是id>=的形式,另一种就是利用join,看下实际情况:

SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20

查询时间为0.2秒!

另一种写法

SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id

查询时间也很短!

方法8:利用复合索引进行优化

假设数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。

现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。

最后collect 为 10万条记录,数据库表占用硬1.6G。

看下面这条sql语句:

select id,title from collect limit 1000,10;

很快;基本上0.01秒就OK,再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10;

从9万条开始分页,结果?

8-9秒完成,my god 哪出问题了?

看下面一条语句:

select id from collect order by id limit 90000,10;

很快,0.04秒就OK。

为什么?

因为用了id主键做索引, 这里实现了索引覆盖(方法7),当然快。

所以,可以按照方法7进行优化,具体如下:

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

再看下面的语句,带上where

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 

很慢,用了8-9秒!

注意:vtype 做了索引了啊?怎么会慢呢?vtype做了索引是不错,如果直接对vtype进行过滤,比如

select id from collect where vtype=1 limit 1000,10;

是很快的,基本上0.05秒,可是提高90倍,从9万开始,那就是0.05*90=4.5秒的速度了。

和测试结果8-9秒到了一个数量级。

其实加了where 就不走索引,这样做还是全表扫描,解决的办法是:复合索引

加一个复合索引, search_index(vtype,id) 这样的索引。

然后测试

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10;

非常快!0.04秒完成!再测试:

select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10;

非常遗憾,8-9秒,没走search_index 复合索引,不是索引覆盖!

综上

如果对于有where 条件,又想走索引用limit的,

必须设计一个索引,将where 放第一位,limit用到的主键放第2位,而且只能select 主键!

按这样的逻辑,百万级的limit 在0.0x秒就可以分完。完美解决了分页问题了。

看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的!

像这种分页最大的页码页显然这种时间是无法忍受的。

40岁老架构师尼恩提示

回答到了这里,已经接近满分了

但是面试,是一个需要120分的活儿

怎么得到120分呢?

可以告诉面试官:如何 提升SQL的性能, 还是要从 表设计、索引设计、SQL设计等全方位解决,具体请看MySQL数据库开发的三十六条军规

接下来,就给面试官介绍一下,MySQL数据库开发的三十六条军规

MySQL数据库开发的三十六条军规

一.核心军规

  • 尽量不在数据库做运算,cpu计算的事务必移至业务层;
  • 控制表、行、列数量(【控制单张表的数据量 1年/500W条,超出可做分表】,【单库表数据量不超过300张】 、【单张表的字段个数不超过50个,多了拆表】)
  • 三大范式没有绝对的要使用,效率优先时可适当牺牲范式
  • 拒绝3B(拒绝大sql语句:big sql、拒绝大事物:big transaction、拒绝大批量:big batch);

二.字段类军规

  • 用好数值类型(用合适的字段类型节约空间);
    如:一个字段注定就只有1跟2 要设计成 int(1) 而不是 int(11)
  • 字符转化为数字(能转化的最好转化,同样节约空间、提高查询性能);
    如,一个字段注定就只有1跟2,要设计成int(1) 而不是char(1) 查询优化如:字段类型是 char(1) 查询应当where xx=‘1’ 而不是 xx=1 会导致效率慢
  • 避免使用NULL字段

NULL字段很难查询优化、NULL字段的索引需要额外空间、NULL字段的复合索引无效;

如: 要设计成  `c` int(10) NOT NULL DEFAULT 0    
而不是  `c` int(10) NOT NULL
  • 少用text/blob类型(尽量使用varchar代替text字段), 需要请拆表
  • 不在数据库存图片,请存图片路径,然后图片文件存在项目文件夹下。

三.索引类军规

  • 合理使用索引

改善查询,减慢更新,索引一定不是越多越好;

如:不要给性别创建索引
  • 字符字段必须建前缀索引;
`pinyin` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '小区拼音', KEY `idx_pinyin` (`pinyin`(8)),
  • 不在索引做列运算;
如:WHERE to_days(current_date) – to_days(date_col) <= 10   
改为:WHERE date_col >= DATE_SUB('2011-10- 22',INTERVAL 10 DAY);
  • innodb主键推荐使用自增列

主键建立聚簇索引,主键不应该被修改,字符串不应该做主键

如:用独立于业务的AUTO_INCREMENT
  • 不用外键(由程序保证约束);

四.SQL类军规

  • sql语句尽可能简单
一条sql只能在一个cpu运算,大语句拆小语句,减少锁时间,一条大sql可以堵死整个库;  
  • 简单的事务;
  • 避免使用trig/func(触发器、函数不用,由客户端程序取而代之);
  • 不用select *(消耗cpu,io,内存,带宽,这种程序不具有扩展性);
如:select  a ,b,c 会比 select * 好 只取需要列
  • OR改写为 IN
如:where  a=1 or a=2  改  a in(1,2)
  • OR改写为UNION
针对不同字段 where a=1 or b=1 
改:select 1 from a where a=1  union select 1 from a where b=1
  • 避免负向%;
如:where a like %北京%  改为  where a like '北京%'
  • limit高效分页(limit越大,效率越低);
如:Limit 10000,10 改为 where id >xxxx limit 11
  • 使用union all替代union(union有去重开销);
  • 高并发db少用2个表以上的join;
  • 使用group by 去除排序加快效率;
如:group by name   默认是asc排序
改:group by name  order by null 提高查询效率
  • 请使用同类型比较;
如:where 双精度=双精度  数字=数字  字符=字符  避免转换导致索引丢失
  • 打散大批量更新;
如:在凌晨空闲时期更新执行

五.约定类军规

  • 隔离线上线下 ,
如:开发用dev库,测试用qa库,模拟用sim库, 
线上用线上库,开发无线上库操作权限
  • 不在程序端加锁,即外部锁,外部锁不可控,会导致 高并发会炸,极难调试和排查
  • 统一字符 UTF-8 校对规则 utf8_general_ci 出现乱码 SET NAMES UTF8
  • 统一命名规范,库表名一律小写,索引前缀用idx_ 库名 用缩写(2-7字符),不使用系统关键字保留字命名

40岁老架构师尼恩提示

问题回答到这里,已经20分钟过去了,面试官已经爱到 “不能自已、口水直流” 啦。

参考链接:

https://blog.csdn.net/qq_43518425/article/details/113876287

https://blog.csdn.net/whzhaochao/article/details/49126037

https://blog.csdn.net/wuzhangweiss/article/details/101156910

https://blog.csdn.net/Jerome_s/article/details/44992549

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虎牙盈利能力得到改善,但监管风险对其收入产生负面影响

来源&#xff1a;猛兽财经 作者&#xff1a;猛兽财经 监管风险再次成为焦点 过去一段时间&#xff0c;与中概股相关的监管风险再次引起了投资者的注意&#xff0c;这也是正在考虑投资虎牙&#xff08;HUYA&#xff09;的投资者需要注意的问题。 例如&#xff0c;监管机构在2022…...

HBase 分布式搭建

前言: 请先确保 Hadoop 集群搭建完成。 Hadoop 完全分布式搭建(超详细)搭建环境介绍: 三台主机,一主两从,系统为 Centos 7.5。 相关组件版本信息如下: jdk1.8hadoop-3.1.3zookeeper-3.5.7hbase-2.2.3注意,以下安装教程中涉及到的路径请替换成自己的! ZooKeeper 安…...

【Python】修改枚举的取值及链式调用

author: jwensh date: 2023.02.11 文章目录枚举的取值及链式调用需求背景1. enum.key 即获取值&#xff08;而不是 enum.key.value&#xff09;2. 多级链式调用枚举的取值及链式调用 需求背景 测试过程中需要很多参数化的设置及编程规范要求&#xff0c;希望修改数据不修改代…...

复现篇--zi2zi

intro: 用GAN学习东亚语言字体。zi2zi(意思是从字符到字符)是最近流行的pix2pix模型在汉字上的应用和扩展。 article:https://kaonashi-tyc.github.io/2017/04/06/zi2zi.html code:https://github.com/kaonashi-tyc/zi2zi pytorch版本:https://github.com/EuphoriaYan/zi2…...

153、【动态规划】leetcode ——416. 分割等和子集:滚动数组(C++版本)

题目描述 原题链接&#xff1a;1049. 最后一块石头的重量 II 解题思路 本题要找的是最小重量&#xff0c;我们可以将石头划分成两个集合&#xff0c;当两个集合的重量越接近时&#xff0c;相减后&#xff0c;可达到的装量就会是最小&#xff0c;此时本题的思路其实就类似于 4…...

linux head命令(head指令)(获取文件或管道输出结果前n行,默认前10行)与sed命令区别

head命令是一个在Linux系统中常用的命令&#xff0c;用于读取文件的前几行&#xff08;默认读取前10行&#xff09; 文章目录使用方法读取文件的前10行&#xff1a;head filename读取文件的前n行&#xff1a;head -n行数 filename读取多个文件的前几行&#xff1a;head -n 行数…...

Mysql数据库09——分组聚合函数

类似pandas里面的groupby函数&#xff0c;SQL里面的GROUP BY子句也是可以达到分组聚合的效果。 常用的聚合函数有COUNT(),SUM(),AVG(),MAX(),MIN()&#xff0c;其用法看名字都看的出来&#xff0c;下面一一介绍 聚合函数 COUNT()计数 统计student表中计科系学生的人数。 SE…...

第43章 菜单实体及其约束规则的定义实现

1 Core.Domain.Security.Menu namespace Core.Domain.Security { /// <summary> /// 【菜单--类】 /// <remarks> /// 摘要&#xff1a; /// 通过该实体类及其属性成员&#xff0c;用于实现当前程序【Core】.【领域】.【安全】.【菜单】实体与“[ShopDemo].[…...

OpenAI最重要的模型【CLIP】

最近的 AI 突破 DALLE和 Stable Diffusion有什么共同点&#xff1f; 它们都使用 CLIP 架构的组件。 因此&#xff0c;如果你想掌握这些模型是如何工作的&#xff0c;了解 CLIP 是先决条件。 此外&#xff0c;CLIP 已被用于在 Unsplash 上索引照片。 但是 CLIP 做了什么&…...

分享112个JS菜单导航,总有一款适合您

分享112个JS菜单导航&#xff0c;总有一款适合您 112个JS菜单导航下载链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1Dm73d2snbu15hZErJjTXxg?pwdfz1c 提取码&#xff1a;fz1c Python采集代码下载链接&#xff1a;https://wwgn.lanzoul.com/iKGwb0kye3wj base_url "h…...

MySQL 3:MySQL数据库基本操作 DQL

数据库管理系统的一个重要功能是数据查询。数据查询不应简单地返回数据库中存储的数据&#xff0c;还应根据需要对数据进行过滤&#xff0c;确定数据的显示格式。MySQL 提供了强大而灵活的语句来实现这些操作。MySQL数据库使用select语句查询数据。 select [all|distinct]<…...