常见的几种分页方式:

1.扶梯方式

扶梯方式在导航上通常只提供上一页/下一页这两种模式,部分产品甚至不提供上一页功能,只提供一种“更多/more”的方式,也有下拉自动加载更多的方式,在技术上都可以归纳成扶梯方式。
扶梯方式在技术实现上比较简单及高效,根据当前页最后一条的偏移往后获取一页即可。写成SQL可能类似

SELECT*FROMLIST_TABLEWHEREid> offset_id LIMIT n;

另外一种数据获取方式在产品上体现成精确的翻页方式,如1,2,3……n,同时在导航上也可以由用户输入直达n页。国内大部分场景采用电梯方式,但电梯方式在技术实现上相对成本较高。

在MySQL中,通常提到的b-tree,在存储引擎实现上,通常都是b+tree。

使用电梯方式时候,当用户指定翻到第n页时候,并没有直接方法寻址到该位置,而是需要从第一楼逐个count,scan到count*page时候,获取数据才真正开始,所以导致效率不高。

传统分页技术(电梯方式)

首先前端需要传给你的分页实体,以及查询条件

//分页实体structFinanceDcPage{1:i32 pageSize,//页容量2:i32 pageIndex,//当前页索引}
SELECTCOUNT(*)FROMmy_tableWHEREx= y ORDERBYid;
SELECT*FROMmy_tableWHEREx= y ORDERBYdate_colLIMIT (pageIndex - 1)* pageSize, pageSize;
//分页实体structFinanceDcPage{1:i32 pageSize,//页容量2:i32 pageIndex,//当前页索引3:i32 pageTotal,//总页数4:i32 totalRecod,//总条数}

如limit 0,10; limit 10,10; …. limit10000,10;

上面的变化会导致每次查询所执行的时间会有偏差,offset值越大需要的时间越长,如limit10000,10 需要读取10010个数据才能得到想要的10条数据。

优化方法

传统方法中我们了解到,影响效率的关键是程序遍历了许多不需要的数据,找到了关键点那么就从这里着手。

如果没有必须使用电梯方式的时候,我们可以使用扶梯的方式,来提高性能。

但是大多数情况,电梯形式更能满足用户的需求,所以我们就需要另找方法来优化电梯形式。

基于传统方式的优化

上面提到的优化方式,要么难以满足用户的需求,要么实现起来过于复杂,所以如果数据量不是特别大的时候,像百来万条数据,其实根本没有必要使用上面的优化方法。

传统方法已经足够用了,只不过传统方法也可能需要优化的地方。例如:

orderby优化

SELECT*FROMpa_dc_flowORDERBYsubject_codeDESCLIMIT100000,5

首先你要保证它是索引,不然真的会很慢。然后如果他是索引,但是本身不像自增id那样有序的话,那么就要改写成下面的语句。

SELECT*FROMpa_dc_flowINNERJOIN(SELECTidFROMpa_dc_flowORDERBYsubject_codeDESCLIMIT100000,5)ASpa_dc_flow_idUSING(id);


由图中我们可以看出,第二个sql可以少扫面很多页面。

其实这涉及到order by的优化问题,第一条sql中并没有利用到subject_code索引。如果你改为select subject_code …则用到了索引。下面是对order by的优化。

order by后的字段,如果要走索引,须与where 条件里的某字段建立复合索引!!或者说orcerby后的字段如果要走索引排序,它要么与where条件里的字段建立复合索引【这里建立复合索引的时候,需要注意复合索引的列顺序为(where字段,order by字段),这样才能满足最左列原则,原因可能是order by字段并能算在where 查询条件中!】,要么它自身要在where条件里被引用到!

表asubject_code为普通字段,上面建有索引,id是自增主键

select*fromaorderbysubject_code//用不上索引selectidfromaorderbysubject_code//能用上索引selectsubject_codefromaorderbysubject_code//能用上索引select*fromawheresubject_code= XX orderbysubject_code//能用上索引

第二条sql就是巧妙的利用第二种方式利用上了索引。 select id from a order bysubject_code,这种方式

count优化

当数据量非常大时,其实可以输出总数的大概数据,利用explain语句,他并没有真正去执行sql,而是进行的估算。

总结

更多相关文章

  1. android 下写文件性能测试
  2. [android]android性能测试命令行篇
  3. Android中对后台任务线程性能的说明及优化
  4. android分页查询获取系统联系人信息
  5. Android特性
  6. Android(安卓)开发性能优化简介
  7. 性能优化之Java(Android)代码优化
  8. 【Android(安卓)Linux内存及性能优化】(八) 系统性能分析工具
  9. 微信小程序性能分析Trace工具

随机推荐

  1. python多版本共存配置
  2. Tensorflow部分函数功能
  3. python爬网页,做k线图
  4. python类的成员和装饰器
  5. 用python完成1-100的加法
  6. python多线程文件传输范例(C/S)
  7. [Python]PDF合成小程序PDF合成小程序
  8. 关于python return 和 print 的区别
  9. python基础练习--列表问题
  10. python list range 字符串的截取 如 text