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怎么处理mysql查询量大 mysql查询大量数据( 三 )

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MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议offset+limit方式的分页查询怎么处理mysql查询量大，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 。
比如: 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).
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 。可以使用where in的方式解决：
带条件的查询：
如果在分页查询中添加了where条件例如 type = 'a’这样的条件，sql变成 ：
这种情况因为type没有使用索引也会导致查询速度变慢 。但是只添加type为索引查询速度还是很慢,是因为查询的数据量太多了 。这个时候考虑添加组合索引，组合索引的顺序要where条件字段在前，id在后，如 (type,id)，因为组合索引查询时用到了type索引，而type跟id是组合索引的关系，如果只select id ，那么直接就可以按组合索引返回id，而不需要再进行一次查询去返回id
使用uuid作为主键不仅会带来性能上的问题，在查询时也会遇到问题 。
因为在使用select id from table limit 10000,10 查询id数据时 ， 默认是对id进行排序，返回的是排序后的id结果，如果怎么处理mysql查询量大我们想按插入顺序查询结果，这样查询出来的结果就与怎么处理mysql查询量大我们的需求不相符 。
聚集索引跟非聚集索引：聚集索引类似与新华字典的拼音，根据拼音搜索到的信息都是连续的，可以很快获取到它前后的信息 。非聚集索引类似于部首查询，信息存放的位置可能不在一个区域 。对经常使用范围查询的字段考虑使用聚集索引 。
InnoDB中索引分为聚簇索引（主键索引）和非聚簇索引（非主键索引），聚簇索引的叶子节点中保存的是整行记录 ， 而非聚簇索引的叶子节点中保存的是该行记录的主键的值 。
如果您的表上定义有主键，该主键索引是聚集索引 。
如果怎么处理mysql查询量大你不定义为您的表的主键时，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引 。
如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，
优先选index key_len小的索引进行count(*),尽量不使用聚簇索引
在没有where条件的情况下，count(*)和count(常量)，如果有非聚簇索引 ， mysql会自动选择非聚簇索引，因为非聚簇索引所占的空间?。绻挥蟹蔷鄞厮饕崾褂镁奂饕?。count(primary key)主键id为聚集索引，使用聚集索引 。有where条件的情况下，是否使用索引会根据where条件判断 。
数据量大的时候，怎么优化mysql查询查询的时候通过建索引解决 。
举例说明:
create table datasources
(
year_id smallint unsigned not null,
month_id tinyint unsigned not null,
datasource_id tinyint unsigned not null,
id int unsigned not null, -- needed for uniqueness
data int unsigned not null default 0,
primary key (year_id, month_id, datasource_id, id)
)
engine=innodb;
使用year_id,month_id，datasource_id, id这几个组合查询key就可以明显提高查询速度
记?。簓ear_id是不要要带上的 ， 否则后面的几个查询key不会生效
select * from datasources where year_id = 2011 and month_id between 1 and 3;
select * from datasources where year_id = 2011 and month_id = 4 and datasouce_id = 100;
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