mysql千万级数据分页查询如何优化 mysql数据量过大如何深度分页 _mysql

本文目录一览：

1、MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议
2、Mysql使用limit深度分页优化
3、大数据量下的分页解决方法

MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、W数据基本不用优化的。走索引就可以了。上百万了再说吧。
6、当数据量较大时，分页分批处理是一种常见的解决方案。在MySQL中，可以使用limit和offset进行分页查询，但是当数据量较大时，这种查询方式会导致性能下降。为了解决这个问题，可以采用以下方法：-使用索引进行分页查询。
Mysql使用limit深度分页优化【mysql千万级数据分页查询如何优化 mysql数据量过大如何深度分页】1、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。
2、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。
3、其实我们可以使用Limit关键字来避免全表扫描的情况，从而提高效率。\x0d\x0a有个几千万条记录的表 on MySQL 0.x，现在要读出其中几十万万条左右的记录。
大数据量下的分页解决方法所以，需要做一个策略，优先把资源让给查数，数据查完之后再去查页码。
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
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。
回到你的问题，对大数据量查询的解决方案有以下两种：（1）、将全部数据先查询到内存中，然后在内存中进行分页，这种方式对内存占用较大，必须限制一次查询的数据量。