mysql上亿数据秒级查询 为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢，如何优化？
为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢，如何优化？
正如房东所说，分页查询在我们的实际应用中非常常见，也是问题最多的查询场景。例如，对于下面的简单语句，通常的思考方式是在name、age、register中u在time字段上创建一个复合索引。这样，条件排序可以有效地利用索引，性能得到快速提高。
如上例所示，当limit子句变为“limit 100000，50”时，我们会发现，如果只选择了50条语句，为什么会变慢？
，所以我们会觉得很慢。
在大数据情况下MySQL的一种简单分页优化方法？
直接使用数据库提供的SQL语句风格：在mysql中，可以使用以下方法：select*from table name limit M.N---适应情况：适合数据量小（元组百/千）的情况-原因/缺点：全表扫描，速度会非常慢，一些数据库结果集返回不稳定（例如，一次返回1、2、3，另一次返回2、1、3）。Limit limits是从结果集的M位置获取n个输出，而discard rest limits本质上是服务器端的一次扫描。最后一个查询是扫描，它包含1000万个数据。即使扫描的索引是几十万个磁盘块，当然也很慢
如果是引导数据，考虑光标
如果是在界面上显示的，可以先考虑优化查询场景，因为1000W数据在页面上显示的情况很少，优化后通常是最多1W页，即大约10W的数据。在设计合理和索引命中的情况下，偏移量限制还是很快的
在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大的文本字段，单台服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：
1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库
4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句
5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。
以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。
当然，如果总体数据量特别大，并且您不关心投资成本，请使用集群或tidb
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