MySQL Limitパフォーマンス最適化とページングデータパフォーマンス最適化の詳細な説明

MySQL Limit はセグメント内のデータベースデータをクエリでき、主にページングで使用されます。最近作成されたウェブサイトのデータは数千に上りますが、いくつかの小さな最適化は大きな役割を果たしません。開発は極限まで行われ、完璧なパフォーマンスを追求する必要があります。以下に、パフォーマンスを最適化するためのいくつかの制限方法を示します。

制限構文:

SELECT * FROM テーブル LIMIT [オフセット,] 行 | 行 OFFSET オフセット

LIMIT 句を使用すると、SELECT ステートメントで指定された数のレコードを返すように強制できます。 LIMIT は 1 つまたは 2 つの数値引数を受け入れます。引数は整数定数でなければなりません。

2 つの引数が指定された場合、最初の引数は返される最初の行のオフセットを指定し、2 番目の引数は返される行の最大数を指定します。最初のレコード行のオフセットは 0 (1 ではない) です。

サポート制限 # オフセット # 構文:

mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5,10; // 6-15行目を取得
//特定のオフセットからレコードセットの最後までのすべての行を取得するには、2番目のパラメータを-1に指定します。
mysql> SELECT * FROM table LIMIT 95,-1; // 96行目から最後の行までを取得
//パラメータが1つだけ指定されている場合は、返される行の最大数を示します。つまり、LIMIT nはLIMIT 0,nと同じです。
mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5; // 最初の5行を取得します

limit n,m は、n 番目のレコードから始まる m 個のレコードを選択することを意味します。ほとんどの開発者は、Web における従来のページング問題を解決するために、このタイプのステートメントを使用することを好みます。データセットが小さい場合、これは大きな問題ではありません。非常に大量のデータを持つ可能性のあるフォーラムなどのアプリケーションの場合、制限 n,m の効率は非常に低くなります。毎回データを選択する必要があるためです。最初の 5 つのレコードだけを選択する場合は、非常に簡単で便利ですが、100 万件のレコードの場合、800,000 行目から 5 つのレコードを選択すると、この位置までレコードをスキャンする必要があります。

つまり、limit 10000,20 は、条件を満たす 10020 行をスキャンし、最初の 10000 行を破棄し、最後の 20 行を返すことを意味します。問題はここにあります。limit 100000,100 を使用すると、100100 行をスキャンする必要があります。同時実行性の高いアプリケーションでは、各クエリで 100,000 行以上をスキャンする必要があり、パフォーマンスは間違いなく大幅に低下します。

異なるデータ量によるデータ読み取り効率の比較:

1. オフセットが小さい場合:

テーブル制限5,10から*を選択

複数回実行した後、時間は0.0004〜0.0005の間のままでした。

テーブルから*を選択、ID >=( 
テーブルからIDを選択 ID制限10,1で並べ替え 
) 制限 10

複数回実行した後も、時間は 0.0005 ～ 0.0006 の間のままでした。したがって、オフセットが小さい場合は、limit を直接使用する方が効率的です。

2. オフセットデータが大きい場合:

テーブル制限10000,10から*を選択

複数回実行した後も、時間は 0.0187 秒前後のままでした。

テーブルから*を選択、ID>=( 
テーブルからIDを選択 ID制限10000,1で並べ替え 
) 制限 10

複数回実行した後も、時間は 0.061 秒程度で、以前の約 1/3 のままでした。したがって、オフセットが大きい場合、後者を使用すると効率が低下します。これは id をインデックスとして使用した結果です。

id がデータテーブルの主キーとして使用されている場合:

テーブル制限 10000,10 から ID を選択

クエリには約 0.04 秒かかります。これは、id 主キーがインデックスとして使用されるためです。

パフォーマンスの最適化を制限する:

ID>=( のサイクロペディアから * を選択 
最大(ID)を選択( 
サイクロペディアからIDを選択 ID制限90001で並べ替え 
) tmpとして 
) 制限 100; 
ID>=( のサイクロペディアから * を選択 
最大(ID)を選択( 
サイクロペディアからIDを選択 ID制限で並べ替え 90000,1 
) tmpとして 
) 制限 100;

2 番目の文は、90,000 件のレコードから最後の 100 件のレコードを取得するときに高速になります。最初の文では、まず最初の 90,001 件のレコードを取得し、最大の ID 値を開始識別子として取得し、それを使用して次の 100 件のレコードをすばやく検索します。一方、2 番目の文では、最後のレコードのみを取得し、その ID 値を開始識別子として取得し、次の 100 件のレコードを検索します。 2 番目の文は次のように短縮できます。

ID>=( のサイクロペディアから * を選択 
IDを選択（ 
サイクロペディアからIDを選択 ID制限で並べ替え 90000,1 
) tmpとして 
) 制限 100;

最大演算は省略され、ID は通常は増分されます。

ページングデータのパフォーマンス最適化:

1. 大量のデータを含むデータテーブルの場合、主キーとインデックスフィールドを作成してインデックステーブルを作成し、インデックステーブルを通じて対応する主キーをクエリし、次に主キーを通じて大量のデータを含むデータテーブルをクエリすることができます。

2. where 条件があり、インデックスを使用して limit を使用する場合は、インデックスを設計し、where を最初に配置し、limit に使用する主キーを 2 番目に配置し、主キーのみを選択する必要があります。これにより、読書速度が向上します

3. 使用方法: まず、where 条件を通じて対応する主キー値を取得し、次に主キー値を使用して対応するフィールド値を照会します。

カーソルを使用したページング:

MySQL で最高のクエリパフォーマンスを実現するために、ページングクエリをカーソルクエリモードに変更しました。

テーブルから * を選択し、 id > last_id の制限が 20 で、 reply_id ASC で並べ替えます。

上記の last_id はこのページの最後のレコードの ID であるため、「次のページ」クエリを実現でき、同様に「前のページ」クエリも実現できます。

カーソルページングは、連続データにのみ適しており、ページジャンプはサポートされていません。自動増分 ID を作成するか、データテーブルに順序付けされたフィールドを追加することができます。大量のデータがあるプロジェクトの場合、ページジャンプはあまり役に立ちません。検索の目的を達成するには、フィルター条件を使用できます。

要約する

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