分页请求mysql优化 mysql分页为什么慢

求教,mysql千万级数据多表查询做分页该如何优化

1、建一个索引表： t （id，title，vtype） 并设置成定长，然后做分页，分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？实验下就知道了。 10万条记录到 t（id，title，vtype） 里，数据表大小20M左右。

2、可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分。

3、在我们使用MySQL数据库时，比较常用也是查询，包括基本查询，关联查询，条件查询等等，对于同一个操作，SQL语句的实现有很多种写法，但是不同的写法查询的性能可能会有很大的差异。这里主要介绍下select查询优化的要点。

如何优化Mysql千万级快速分页

一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS，SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS（）； 就能获得总记录数。

通过简单的变换，其实思路很简单：1）通过优化索引，找出id，并拼成 123，90000，12000 这样的字符串。2）第2次查询找出结果。

分页查询一般 DBA 想到的办法是在某个（如ID，create_time）字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。

可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分。

难怪搜索引擎抓取我们页面的时候经常会报超时，像这种分页最大的页码页显然这种时 间是无法忍受的。

MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议

应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。

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。

尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。

上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。

怎样优化mysql数据库来提高mysql性能(mysql数据库的优化)

使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术。在处理大量数据时，索引可以显著提高查询速度。要使用索引，需要在数据库表中添加索引，以便快速查找数据。

您可以通过以下几种方式提升MySql数据库技术：优化查询语句：使用EXPLAIN命令来分析查询语句，找出慢查询的原因，然后进行优化。优化表结构：合理设计表结构，选择合适的数据类型和索引等，可以提高查询效率。

使用缓存：对于频繁访问的数据，可以使用缓存来减少数据库的访问次数，提高性能。 优化表结构：合理设计表结构，避免冗余字段，尽量减少大字段的使用，选择合适的数据类型等。

MySQL提数据高分页效率

使用外键。锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。

SELECT * FROM `csdn` WHERE id=102000 ORDER BY id DESC LIMIT 2000；上一页 耗时：0.015ms处理下一页的时候SQL语句可以是：耗时：0.015ms这样，不管翻多少页，每次查询只扫描20行。

尤其是用mysql 的时候，mysql 一定需要专业的dba 才可以发挥他的最佳性能。一个索引所造成的性能差别可能是上千倍！PS： 经过实际测试，到了100万的数据，160万数据，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。

大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。

可以肯定，慢在排序上order by ttime 。

SQL 重新设计如下：SELECT FROM 表 WHERE create_time 2017-07-04 09：00：00ORDER BY create_time limit 10；这样查询时间基本固定，不会随着数据量的增长而发生变化。