MySQL大表数据LIMIT深分页优化

1、优化前：原理：mysql会先查询出10000010（一千万零一十）条数据，然后丢弃前10000000（一千万）条数据，返回最后10（十）条数据，所以偏移量越大，性能就越差。

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2、这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。

3、所以本案例，反而是优化成这种方式来执行分页，更合适，他只有一个扫描【聚簇索引】筛选符合你分页所有数据的成本：然后再做一页20条数据的20次回表查询即可。

4、要优化此种查询，要么在页面中限制分页数量，要么是优化大偏移量的性能。使用“延迟关联”，它让MySQL扫描尽可能少的页面，获取需要要访问的记录后再根据关联列回原表查询需要的所有列。

5、n\x0d\x0amysql SELECT * FROM table LIMIT 5； //检索前5个记录行\x0d\x0a\x0d\x0aMySQL的limit给分页带来了极大的方便，但数据量一大的时候，limit的性能就急剧下降。

6、offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他...

实际上，水平分表现在最流行的实现方式，是通过水平分库来实现的。即刚才所说的10个表，分布在10个mysql数据库上。这样可以通过多个低配置主机整合起来，实现高性能。

水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。

也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表 只要索引合理，数据量不算大 祝好运，望采纳。

mysql数据库表太大查询慢优化的几种方法

1、查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

2、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

3、当某个离线作业瞬间大批量把数据往MySQL里灌入的时，他一瞬间服务器磁盘、网络以及CPU的负载会超高。

MySQL按月自动创建分区表(千万级大表优化)

可以让单表 存储更多的数据 。 分区表的数据更容易维护 ，可以通过删除与那些数据有关的分区，更容易删除数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作。

用mysql的表分区功能（逻辑上还是一个表，对程序来说是透明的），通过分区函数可实现自动分表。

以下是创建一张测试表TEST并且按照时间CREATE_TIME创建RANGE分区，并使用ID创建hash分区，组成复合分区。

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