同乐学堂一、SQL语句上的调优
一般刚开 始学SQL的时候，会这样写
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
但在数据达到百万级的时候，这样写会慢死 ：
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10;
也许耗费几十秒
网上很多优化的方法是这样的 ：
SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10;
是的，速度提升到0.x秒了，看样子还行了
可是，还不是完美的！
以下这句才是完美的！
SELECT * FROM table WHERE id BETWEEN 1000000 AND 1000010;
比上面那句，还要再快5至10倍
另外，如果需要查询 id 不是连续的一段，最佳的方法就是先找出 id ，然后用 in 查询
SELECT * FROM table WHERE id IN(10000, 100000, 1000000...);
再分享一点
查询字段一较长字符串的时候，表设计时要为该字段多加一个字段,如，存储网址的字段
查询的时候，不要直接查询字符串，效率低下，应该查诡该字串的crc32或md5
如何优化Mysql千万级快速分页
Limit 1,111 数据大了确实有些性能上的问题，而通过各种方法给用上where id >= XX,这样用上索引的id号可能速度上快点儿。By:jack
Mysql limit分页慢的解决办法（Mysql limit 优化，百万至千万条记录实现快速分页）
MySql 性能到底能有多高？用了php半年多，真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望，到现在充满信心！MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万，百万至千 万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。用事实说话，看例子：
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，数据库表占用硬盘1.6G。OK ,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？？？？其实要优化这条数据，网上找得到答案。
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主键做索引当然快。网上的改法是：
select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;
select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;
这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点，就完了。
看下面的语句
select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！
到 了这里我相信很多人会和我一样，有崩溃感觉！vtype 做了索引了啊？怎么会慢呢？
vtype做了索引是不错，你直接 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。从这里开始有人 提出了分表的思路，这个和dis #cuz 论坛是一样的思路。
思路如下：
建一个索引表： t (id,title,vtype) 并设置成定长，然后做分页，分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？实验下就知道了。
10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小20M左右。
用 select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。
为什么会这样呢？
我猜想是因为collect 数据太多，所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描，只是因为数据量小，只有10万才快。OK， 来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。
加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？错！因为我们的limit还是9万，所以快。给个大的，90万开始
select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看结果，时间是1-2秒！
why ?? 分表了时间还是这么长，非常之郁闷！有人说定长会提高limit的性能，开始我也以为，因为一条记录的长度是固定的，mysql 应该可以算出90万的位置才对啊？ 可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？ 怪不得有人说 discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！
select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看结果，时间是1-2秒！
why ?? 分表了时间还是这么长，非常之郁闷！有人说定长会提高limit的性能，开始我也以为，因为一条记录的长度是固定的，mysql 应该可以算出90万的位置才对啊？ 可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？ 怪不得有人说 discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！
难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？到了100万的分页就真的到了极限？？？
答案是： NO !!!! 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！
好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！当然如果用分表+我这种方法，那是绝对完美的。但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！
好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！当然如果用分表+我这种方法，那是绝对完美的。但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！
答 案就是：复合索引！
有一次设计mysql索引的时候，无意中发现索引名字可以任取，可以选择几个字段进来，这有什么用呢？
开始的select id from collect order by id limit 90000,10; 这么快就是因为走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(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索引！
再测试：search(id,vtype)，还是select id 这个语句，也非常遗憾，0.5秒。
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！
完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！
好了，回到原题，如何将上面的研究成功快速应用于开发呢？如果用复合查询，我的轻量级框架就没的用了。分页字符串还得自己写，那多麻烦？这里再看一个例子，思路就出来了：
select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！
再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾，8-9秒，没走search索引！
再测试：search(id,vtype)，还是select id 这个语句，也非常遗憾，0.5秒。
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！
完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！
好了，回到原题，如何将上面的研究成功快速应用于开发呢？如果用复合查询，我的轻量级框架就没的用了。分页字符串还得自己写，那多麻烦？这里再看一个例子，思路就出来了：
select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！
mygod ，mysql 的索引竟然对于in语句同样有效！看来网上说in无法用索引是错误的！
二、物理分页表调优方案
关于分页的优化。
我们知道，在MySQL中分页很简单，直接LIMIT page_no,page_total 就可以了。
可是当记录数慢慢增大时，她就不那么好使了。
这里我们创建摘要表来记录页码和原表之间的关联。
下面为测试数据。
原表：
我们知道，在MySQL中分页很简单，直接LIMIT page_no,page_total 就可以了。
可是当记录数慢慢增大时，她就不那么好使了。
这里我们创建摘要表来记录页码和原表之间的关联。
下面为测试数据。
原表：
CREATE TABLE `t_group` (
`id` int(11) NOT NULL auto_increment,
`money` decimal(10,2) NOT NULL,
`user_name` varchar(20) NOT NULL,
`create_time` timestamp NOT NULL default CURRENT_TIMESTAMP on update CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_combination1` (`user_name`,`money`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
原表总记录数：
mysql> select count(*) from t_group;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10485760 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
分页表：
CREATE TABLE `t_group_ids` (
`id` int(11) NOT NULL,
`group_id` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`,`group_id`),
KEY `idx_id` (`id`),
KEY `idx_group_id` (`group_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
插入分页表数据。当然这里如果你的表主键不是ID,那你得自己想办法搞这个分页表的数据了。这个好实现，就不说了。
mysql> insert into t_group_ids select ceil(id/20),id from t_group;
Query OK, 10485760 rows affected (2 min 56.19 sec)
Records: 10485760 Duplicates: 0 Warnings: 0
现在来看看对比数据。
用普通LIMIT来实现分页。
mysql> select * from t_group where 1 limit 20;
+----+--------+-----------+---------------------+
| id | money | user_name | create_time |
+----+--------+-----------+---------------------+
| 1 | 50.23 | david | 2008-10-23 12:55:49 |
| 2 | 55.23 | livia | 2008-10-23 10:02:09 |
| 3 | 100.83 | leo | 2008-10-23 10:02:22 |
| 4 | 99.99 | lucy | 2008-10-23 10:02:39 |
| 5 | 299.99 | simon | 2008-10-23 10:02:52 |
| 6 | 599.99 | sony | 2008-10-23 10:03:03 |
| 7 | 599.99 | rick | 2008-10-23 10:03:12 |
| 8 | 9.99 | anne | 2008-10-23 10:03:47 |
| 9 | 9.99 | sarah | 2008-10-23 10:04:31 |
| 10 | 900.99 | john | 2008-10-23 10:04:50 |
| 11 | 0.23 | david | 2008-10-23 10:05:31 |
| 12 | 5.23 | livia | 2008-10-23 10:05:31 |
| 13 | 50.83 | leo | 2008-10-23 10:05:31 |
| 14 | 49.99 | lucy | 2008-10-23 10:05:31 |
| 15 | 249.99 | simon | 2008-10-23 10:05:31 |
| 16 | 549.99 | sony | 2008-10-23 10:05:31 |
| 17 | 549.99 | rick | 2008-10-23 10:05:31 |
| 18 | -40.01 | anne | 2008-10-23 10:05:31 |
| 19 | -40.01 | sarah | 2008-10-23 10:05:31 |
| 20 | 850.99 | john | 2008-10-23 10:05:31 |
+----+--------+-----------+---------------------+
20 rows in set (0.01 sec)
用分页表来实现分页。
mysql> select a.* from t_group as a inner join t_group_ids as b where a.id = b.g
roup_id and b.id = 1;
+----+--------+-----------+---------------------+
| id | money | user_name | create_time |
+----+--------+-----------+---------------------+
| 1 | 50.23 | david | 2008-10-23 12:55:49 |
| 2 | 55.23 | livia | 2008-10-23 10:02:09 |
| 3 | 100.83 | leo | 2008-10-23 10:02:22 |
| 4 | 99.99 | lucy | 2008-10-23 10:02:39 |
| 5 | 299.99 | simon | 2008-10-23 10:02:52 |
| 6 | 599.99 | sony | 2008-10-23 10:03:03 |
| 7 | 599.99 | rick | 2008-10-23 10:03:12 |
| 8 | 9.99 | anne | 2008-10-23 10:03:47 |
| 9 | 9.99 | sarah | 2008-10-23 10:04:31 |
| 10 | 900.99 | john | 2008-10-23 10:04:50 |
| 11 | 0.23 | david | 2008-10-23 10:05:31 |
| 12 | 5.23 | livia | 2008-10-23 10:05:31 |
| 13 | 50.83 | leo | 2008-10-23 10:05:31 |
| 14 | 49.99 | lucy | 2008-10-23 10:05:31 |
| 15 | 249.99 | simon | 2008-10-23 10:05:31 |
| 16 | 549.99 | sony | 2008-10-23 10:05:31 |
| 17 | 549.99 | rick | 2008-10-23 10:05:31 |
| 18 | -40.01 | anne | 2008-10-23 10:05:31 |
| 19 | -40.01 | sarah | 2008-10-23 10:05:31 |
| 20 | 850.99 | john | 2008-10-23 10:05:31 |
+----+--------+-----------+---------------------+
20 rows in set (0.00 sec)
取第50W页的数据。
原来表：
mysql> select * from t_group where 1 limit 9999980,20;
+----------+---------+-----------+---------------------+
| id | money | user_name | create_time |
+----------+---------+-----------+---------------------+
| 9999981 | 810.13 | david | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999982 | 815.13 | livia | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999983 | 860.73 | leo | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999984 | 859.89 | lucy | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999985 | 1059.89 | simon | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999986 | 1359.89 | sony | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999987 | 1359.89 | rick | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999988 | 769.89 | anne | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999989 | 769.89 | sarah | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999990 | 1660.89 | john | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999991 | 760.13 | david | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999992 | 765.13 | livia | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999993 | 810.73 | leo | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999994 | 809.89 | lucy | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999995 | 1009.89 | simon | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999996 | 1309.89 | sony | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999997 | 1309.89 | rick | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999998 | 719.89 | anne | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999999 | 719.89 | sarah | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10000000 | 1610.89 | john | 2008-10-23 10:09:24 |
+----------+---------+-----------+---------------------+
20 rows in set (4.21 sec)
分页表：
mysql> select a.* from t_group as a inner join t_group_ids as b where a.id = b.g
roup_id and b.id = 500000;
+----------+---------+-----------+---------------------+
| id | money | user_name | create_time |
+----------+---------+-----------+---------------------+
| 9999981 | 810.13 | david | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999982 | 815.13 | livia | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999983 | 860.73 | leo | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999984 | 859.89 | lucy | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999985 | 1059.89 | simon | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999986 | 1359.89 | sony | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999987 | 1359.89 | rick | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999988 | 769.89 | anne | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999989 | 769.89 | sarah | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999990 | 1660.89 | john | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999991 | 760.13 | david | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999992 | 765.13 | livia | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999993 | 810.73 | leo | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999994 | 809.89 | lucy | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999995 | 1009.89 | simon | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999996 | 1309.89 | sony | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999997 | 1309.89 | rick | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999998 | 719.89 | anne | 2008-10-23 10:09:24 |
| 9999999 | 719.89 | sarah | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10000000 | 1610.89 | john | 2008-10-23 10:09:24 |
+----------+---------+-----------+---------------------+
20 rows in set (0.03 sec)
我们来取最后一页的数据。
原表：
mysql> select * from t_group where 1 limit 10485740,20;
+----------+---------+-----------+---------------------+
| id | money | user_name | create_time |
+----------+---------+-----------+---------------------+
| 10485741 | 1935.42 | david | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485742 | 1955.42 | livia | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485743 | 2137.82 | leo | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485744 | 2134.46 | lucy | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485745 | 2934.46 | simon | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485746 | 4134.46 | sony | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485747 | 4134.46 | rick | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485748 | 1774.46 | anne | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485749 | 1774.46 | sarah | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485750 | 5338.46 | john | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485751 | 1735.42 | david | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485752 | 1755.42 | livia | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485753 | 1937.82 | leo | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485754 | 1934.46 | lucy | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485755 | 2734.46 | simon | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485756 | 3934.46 | sony | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485757 | 3934.46 | rick | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485758 | 1574.46 | anne | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485759 | 1574.46 | sarah | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485760 | 5138.46 | john | 2008-10-23 10:09:24 |
+----------+---------+-----------+---------------------+
20 rows in set (4.88 sec)
分页表：
mysql> select a.* from t_group as a inner join t_group_ids as b where a.id = b.g
roup_id and b.id = 524288;
+----------+---------+-----------+---------------------+
| id | money | user_name | create_time |
+----------+---------+-----------+---------------------+
| 10485741 | 1935.42 | david | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485742 | 1955.42 | livia | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485743 | 2137.82 | leo | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485744 | 2134.46 | lucy | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485745 | 2934.46 | simon | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485746 | 4134.46 | sony | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485747 | 4134.46 | rick | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485748 | 1774.46 | anne | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485749 | 1774.46 | sarah | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485750 | 5338.46 | john | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485751 | 1735.42 | david | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485752 | 1755.42 | livia | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485753 | 1937.82 | leo | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485754 | 1934.46 | lucy | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485755 | 2734.46 | simon | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485756 | 3934.46 | sony | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485757 | 3934.46 | rick | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485758 | 1574.46 | anne | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485759 | 1574.46 | sarah | 2008-10-23 10:09:24 |
| 10485760 | 5138.46 | john | 2008-10-23 10:09:24 |
+----------+---------+-----------+---------------------+
20 rows in set (0.01 sec)
总结：我们看到，当表记录数增加时，LIMIT的性能随着线性增长。而当我们存放了页码与主键的关联后，性能大增。
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