MySQL で 1000 万件のレコードをすばやくクエリする方法

通常のページングクエリ

日常業務でビッグデータ クエリに遭遇した場合、最初に行うのはページング クエリの使用です。

MySQLは、指定された数のデータを選択するためのlimit文をサポートしていますが、Oracleはrownumを使用して選択することができます。

mysql ページング クエリ ステートメントは次のとおりです。

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

• 最初のパラメータは、返される最初のレコード行のオフセットを指定するために使用されます。
• 2 番目のパラメータは、返される行の最大数を指定します。
  • オフセットが同じ場合、データ量が多いほど時間がかかります
  • データ量が同じ場合、オフセットが大きいほど時間がかかります。

最適化する方法

上記の要約から、オフセットが大きく、データ量が多い場合、クエリ時間は依然としてかなり長くなることがわかります。そのため、これら 2 つのタイプの最適化を開始します。

大きなオフセット

サブクエリの使用

まずオフセット位置のIDを見つけて、データを照会します。

テスト制限1000000,10から*を選択
テスト制限 1000000,1 から ID を選択
id>=(テストから id を選択 制限 1000000,1) の条件でテストから * を選択 制限 10

実行してみると、最初のクエリに最も時間がかかり、3 番目のクエリは最初のクエリよりもわずかに速く、インデックスを使用するとサブクエリの方が高速であることがわかります。

しかし、これはIDが増加する場合にのみ適用されます

使用ID制限

この方法にはより高い要件があります。ID は継続的に増加し、ID の範囲を計算してから between を使用する必要があります。SQL は次のとおりです。

select * from test where id between 1000000 and 1000100 limit 100;
id>=1000000 の制限 100 のテストから * を選択

結果はすぐに出る

ここでは、エントリの数を制限するために limit が使用され、 offset は使用されません。

大量データ問題の最適化

• 返されるデータの量も速度に直接影響します
• 不要な列を減らすとクエリの効率が大幅に向上します
  

これで、MySQL で 1000 万件のレコードをすばやくクエリする方法に関するこの記事は終了です。MySQL クイック クエリの詳細については、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。