MySQL 查询大偏移量(LIMIT)问题分析
- 大偏移量查询缓慢?
- LIMIT: 会进行两步操作
- 性能消耗在哪里了?
- OFFSET操作
- 问题 2
- LIMIT 操作
- 如何优化?
大偏移量查询缓慢?
示例:(假设age字段有索引)
SELECT * FROM test WHERE age>18 LIMIT 10000000 ,10;
分析MySQL的 LIMIT 10000000 , 10
LIMIT: 会进行两步操作
- OFFSET:跳过多少行数据
- LIMIT: 取多少行数据
性能消耗在哪里了?
我们针对三部操作看性能消耗在哪里了
OFFSET操作
OFFSET是跳过多少行数据,
例子:
比如 OFFSET 10000000并不是直接从 10000001 开始计数,
而是整整要从第1个扫描到 10000001 个数据,然后开始计数)
注意区别
ORDER id OFFSET 10000000 是跳过 id 的前面的10000000 条数据从 10000001条开始,需要扫描到 10000001 条
WHERE id >10000000: 是直接定位到 id=10000000 的数据取大于它的数据
问题 2
直接 OFFSET 是全表扫描.
所以 OFFSET 越大,需要扫码的数据行数越多,消耗越大.
LIMIT 操作
LIMIT 10 操作本身是没太大消耗的,就是查询数据的时候只取多少条数据(这里是取 10 条),主要是前面的ORDER回表与OFFSET行数跨越的消耗.
如何优化?
主要有两条路线:
- 避免全表扫描
使用覆盖索引(子查询)去避免全表扫描
--普通分页(大)
--耗时: 1.6s
EXPLAIN SELECT * FROM `user` LIMIT 9000002,10;SELECT * FROM `user` LIMIT 9000002,10;
普通的 explain

ALL 表示全表扫描的,性能很低
--覆盖索引
--耗时: 944ms
EXPLAIN SELECT * FROM `user` a JOIN (SELECT id FROM `user` LIMIT 9000001,10
) AS b ON a.id = b.id;SELECT * FROM `user` a JOIN (SELECT id FROM `user` LIMIT 9000001,10
) AS b ON a.id = b.id;

覆盖索引分析
-
内部的子查询
(SELECT id FROM user LIMIT 9000001,10): 使用的 index(索引),而不是 ALL(全表扫描)性能高很多 -
后面的 join 因为只有 10 行数据,性能消耗并不高
-
a.id=b.id 使用的(eq_ref)并且只有 10 行数据,开销几乎可以忽略(相对于 LIMIT 9000001,10)
-
我们可以单独测试子查询的耗时
-- 子查询单独测试
--耗时: 1s
EXPLAIN SELECT id FROM `user` LIMIT 9000001,10;
SELECT id FROM `user` LIMIT 9000000,10;
子查询几乎占了查询命令中 100% 的时耗,其他的 join 操作几乎 0 时耗
结论:
1. 使用覆盖索引(index)查询比直接 全表查询性能优越非常多,(我这里是 40%)
2. 最耗时的还是 OFFSET 操作(60% 的性能无法跨越)
- 尽量不要使用 OFFSET 大偏移量查询,而是使用 where 快速定位.
--耗时: 19ms
SELECT * FROM `user` WHERE id> 9000004 LIMIT 10;
结论
- 使用 where 精确定位几乎0 损耗(性能比 覆盖索引的 OFFSET 高近50 倍)
参考:
https://juejin.cn/post/7270800456862466087
https://www.51cto.com/article/683765.html
https://blog.csdn.net/hellokitty_nba/article/details/123824417
https://juejin.cn/post/7094807113364406309
相关文章:
MySQL 查询大偏移量(LIMIT)问题分析
大偏移量查询缓慢?LIMIT: 会进行两步操作 性能消耗在哪里了?OFFSET操作问题 2 LIMIT 操作 如何优化? 大偏移量查询缓慢? 示例:(假设age字段有索引) SELECT * FROM test WHERE age>18 LIMIT 10000000 ,10;分析MySQL的 LIMIT 10000000 , 10 LIMIT: 会进行两步操作 OFF…...
Docker、containerd、安全沙箱、社区Kata Containers运行对比
大家看了解决有意义、有帮助记得点赞加关注!!! containerd、安全沙箱和Docker三种运行对比。 本文通过对比三种运行时的实现和使用限制、部署结构,帮助您根据需求场景了解并选择合适的容器运行。 一、容器运行时实现和使用限制…...
使用npm包的工程如何引入mapboxgl-enhance/maplibre-gl-enhance扩展包
作者:刘大 前言 在使用iClient for MapboxGL/MapLibreGL项目开发中,往往会对接非EPSG:3857坐标系的地图,由于默认不支持,因此需引入mapboxgl-enhance/maplibre-gl-enhance扩展包。 在使用Vue等其他框架,通过npm包下载…...
【NIFI】实现ORACLE->ORACLE数据同步
【NIFI】实现ORACLE->ORACLE数据同步 需求 使用nifi实现 oracle->oracle 不同数据库之间的数据同步, 如果想实现 oracle->oracle技术有很多,例如使用oracle golden gate或者是kettle等,或者是使用oralce的dblink技术也能实现。当让…...
单例模式的写法
单例模式(Singleton Pattern)是一种设计模式,确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。常用于管理共享资源(如数据库连接、配置文件、线程池等)。在实际编码中,有多种实现单例模式的方法&…...
Selenium实践总结
1.使用显示等待而不是隐式等待 隐式等待可能会导致不可预测的测试行为,尤其是在动态 Web 应用程序中。显式等待,它允许您 等待特定条件发生后再继续测试,这种方法提供了更多的控制和可靠性。 WebDriverWait wait new WebDriverWait(drive…...
Python数据可视化小项目
英雄联盟S14世界赛选手数据可视化 由于本学期有一门数据可视化课程,课程结课作业要求完成一个数据可视化的小Demo,于是便有了这个小项目,课程老师要求比较简单,只要求熟练运用可视化工具展示数据,并不要求数据来源&am…...
Python毕业设计选题:基于python的白酒数据推荐系统_django+hive
开发语言:Python框架:djangoPython版本:python3.7.7数据库:mysql 5.7数据库工具:Navicat11开发软件:PyCharm 系统展示 管理员登录 管理员功能界面 用户管理 白酒管理 系统管理 看板展示 系统首页 白酒详情…...
SQL-leetcode-180. 连续出现的数字
180. 连续出现的数字 表:Logs -------------------- | Column Name | Type | -------------------- | id | int | | num | varchar | -------------------- 在 SQL 中,id 是该表的主键。 id 是一个自增列。 找出所有至少连续出现三次的数字。 返回的…...
Unity中如何修改Sprite的渲染网格
首先打开SpriteEditor 选择Custom OutLine,点击Genrate 则在图片边缘会出现边缘线,调整白色小方块可以调整边缘 调整后,Sprite就会按照调整后的网格渲染了。 如何在UI中使用? 只要在UI的Image组件中选择Use Sprite Mesh 即可 结果࿱…...
跟着 8.6k Star 的开源数据库,搞 RAG!
过去 9 年里,HelloGitHub 月刊累计收录了 3000 多个开源项目。然而,随着项目数量的增加,不少用户反馈:“搜索功能不好用,找不到想要的项目!” 这让我意识到,仅仅收录项目是不够的,还…...
每日一题 345. 反转字符串中的元音字母
345. 反转字符串中的元音字母 简单 class Solution { public:string reverseVowels(string s) {int l 0;int r s.size() - 1;unordered_set<char> st {a,A,E,e,i,I,O,o,U,u};while(l < r){while(l<r && !st.count(s[l]) ){l;}while(l<r &&…...
Stream API 的设计融合了多个经典设计模式
Stream API 的设计融合了多个经典设计模式: 1. 策略模式(Strategy Pattern) 策略模式定义了一个算法的家族,将每个算法封装起来,并使它们可以互换。Stream API 中的每个操作(如 filter(), map()ÿ…...
jmeter混合场景测试,设置多业务并发比例(吞吐量控制器)
jmeter混合场景测试,设置多业务并发比例(吞吐量控制器) 测试目的 为了验证需求提出的性能要求,结合实际可能的高压力场景,较全面的检测系统的性能表现。 测试方法 根据需求调研的业务模型和交易占比,设置不…...
直流有刷电机多环控制(PID闭环死区和积分分离)
直流有刷电机多环控制 提高部分-第8讲 直流有刷电机多环控制实现(1)_哔哩哔哩_bilibili PID模型 外环的输出作为内环的输入,外环是最主要控制的效果,主要控制电机的位置。改变位置可以改变速度,改变速度是受电流控制。 实验环境 【 !】功能简介: 按下KEY1使能电机,按下…...
vue-axios+springboot实现文件流下载
前端vue代码: <template><div class"app-container documentation-container"><div><el-button type"primary" click"downloadFile(test.xlsx)">下载test.xlsx</el-button></div></div> …...
selenium执行js
JS知识 获取元素 document.getElement 移除属性:removeAttribute("xx") 窗口移动:window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)方法 drivier.execute_script(js)场景: 日期选择框,不能输入,只能设置…...
每日算法Day11【左叶子之和、找树左下角的值、路径总和】
404.左叶子之和 算法链接: 404. 左叶子之和 - 力扣(LeetCode) 类型: 二叉树 难度: 简单 思路:要判断一个节点是否为左叶子节点,只能通过其父节点进行判断。 题解: /*** Definition for a binary tree node.* public class Tr…...
分享一下使用 AI 开发个人工具的迭代过程
分享一下使用 AI 开发个人工具的迭代过程:1. 找 gpt/claude 要一个 super shady coder 的人设 prompt;2. 简单介绍项目背景和基础需求给 gemini,生成最初的细化需求;3. 根据细化需求再次分析,完善边界条件,…...
大型语言模型(LLMs)演化树 Large Language Models
大型语言模型(LLMs)演化树 Large Language Models flyfish 下面的图来自论文地址 Transformer 模型(如 BERT 和 GPT-3)已经给自然语言处理(NLP)领域带来了革命性的变化。这得益于它们具备并行化能力&…...
【Linux】shell脚本忽略错误继续执行
在 shell 脚本中,可以使用 set -e 命令来设置脚本在遇到错误时退出执行。如果你希望脚本忽略错误并继续执行,可以在脚本开头添加 set e 命令来取消该设置。 举例1 #!/bin/bash# 取消 set -e 的设置 set e# 执行命令,并忽略错误 rm somefile…...
React hook之useRef
React useRef 详解 useRef 是 React 提供的一个 Hook,用于在函数组件中创建可变的引用对象。它在 React 开发中有多种重要用途,下面我将全面详细地介绍它的特性和用法。 基本概念 1. 创建 ref const refContainer useRef(initialValue);initialValu…...
STM32标准库-DMA直接存储器存取
文章目录 一、DMA1.1简介1.2存储器映像1.3DMA框图1.4DMA基本结构1.5DMA请求1.6数据宽度与对齐1.7数据转运DMA1.8ADC扫描模式DMA 二、数据转运DMA2.1接线图2.2代码2.3相关API 一、DMA 1.1简介 DMA(Direct Memory Access)直接存储器存取 DMA可以提供外设…...
cf2117E
原题链接:https://codeforces.com/contest/2117/problem/E 题目背景: 给定两个数组a,b,可以执行多次以下操作:选择 i (1 < i < n - 1),并设置 或,也可以在执行上述操作前执行一次删除任意 和 。求…...
【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述
总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...
C++ 基础特性深度解析
目录 引言 一、命名空间(namespace) C 中的命名空间 与 C 语言的对比 二、缺省参数 C 中的缺省参数 与 C 语言的对比 三、引用(reference) C 中的引用 与 C 语言的对比 四、inline(内联函数…...
【Oracle】分区表
个人主页:Guiat 归属专栏:Oracle 文章目录 1. 分区表基础概述1.1 分区表的概念与优势1.2 分区类型概览1.3 分区表的工作原理 2. 范围分区 (RANGE Partitioning)2.1 基础范围分区2.1.1 按日期范围分区2.1.2 按数值范围分区 2.2 间隔分区 (INTERVAL Partit…...
Unsafe Fileupload篇补充-木马的详细教程与木马分享(中国蚁剑方式)
在之前的皮卡丘靶场第九期Unsafe Fileupload篇中我们学习了木马的原理并且学了一个简单的木马文件 本期内容是为了更好的为大家解释木马(服务器方面的)的原理,连接,以及各种木马及连接工具的分享 文件木马:https://w…...
论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing
Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON,依赖模型推理阶段输出进行差分测试,但在训练阶段是不可行的,因为训练阶段直到最后才有固定输出,中间过程是不断变化的。API 库覆盖低,因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...
Ubuntu Cursor升级成v1.0
0. 当前版本低 使用当前 Cursor v0.50时 GitHub Copilot Chat 打不开,快捷键也不好用,当看到 Cursor 升级后,还是蛮高兴的 1. 下载 Cursor 下载地址:https://www.cursor.com/cn/downloads 点击下载 Linux (x64) ,…...
