MySQL インデックスの最適化: ページング探索の詳細な紹介

MySQL インデックス最適化ページングの調査

テーブル構造

テーブル「デモ」を作成します（
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) 文字セット utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'Name',
  `age` int(11) NOT NULL デフォルト '0' コメント '年齢',
  `position` varchar(50) 文字セット utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'Position',
  `card_num` varchar(255) 文字セット utf8 COLLATE utf8_general_ci デフォルト NULL コメント '作業カード番号',
  主キー (`id`)、
  キー `index_union` (`name`,`age`,`position`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=450003 デフォルトCHARSET=utf8;

450003 件のレコード

ページング実行ステータスの制限

MySQL インデックス最適化ページング探索_サブノード

select * from demo limit 90000,10; のように、テーブルの戻り値を考慮すると、MySQL は単にテーブル全体をスキャンすることを選択します。

MySQL は 90000 行目から直接 10 項目をカウントするのではなく、最初のリーフノードからカウントを開始して 90010 行をカウントします。

ケース1

MySQL インデックスの最適化: ページングの調査_Paging_02

上図では、ID が継続的に増加する場合、主キーを使用して id=90000 以降のデータをフィルター処理できます。主キーインデックスは B+ ツリー構造なので順序付けられています。

MySQL インデックス最適化ページング探索_データ_03

ケース2

MySQL インデックス最適化ページング探索_データ_04

まず名前で並べ替え、次に行 90000 から始まる 10 行を検索します。名前はインデックスですが、選択した列は index_union インデックスツリーに保存されません。

したがって、テーブルに戻る必要があるため、MySQL は主キーインデックスツリーのリーフノードを直接スキャンすることを選択し、最初に 400,000 を超えるデータを名前に従ってソートし、次に 90,000 行 + 10 行を計算します。

最適化方法：最も時間のかかるソートとテーブルを返す問題を解決するためにサブクエリを使用します。ジョイントインデックスツリーは主キーIDを格納します。名前で並べ替えると、左端の列のソートが決定され、他の2つの列、年齢と位置のソートは実際には

ソートが完了し、インデックスツリーは Extra フィールドを介したソートにも使用できます。

最も外側のクエリは主キーによって関連付けられているため、ほとんど無視できます。 10+10 id は主キーなので、一時テーブル内の 10 個のレコードを直接スキャンできます。

MySQL インデックスの最適化: ページングの調査_Paging_05

これで、MySQL インデックスの最適化とページング探索の詳細な紹介に関するこの記事は終了です。より関連性の高い MySQL ページング探索コンテンツについては、123WORDPRESS.COM の以前の記事を検索するか、次の関連記事を引き続き参照してください。今後とも 123WORDPRESS.COM をよろしくお願いいたします。

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