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        如何在 LIMIT 子句中使用大偏移量加速 MySQL 查询?

        时间:2023-05-24

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                  本文介绍了如何在 LIMIT 子句中使用大偏移量加速 MySQL 查询?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧!

                  问题描述

                  限时送ChatGPT账号..

                  我在 LIMIT 使用大偏移量的 mysql SELECT 时遇到性能问题:

                  I'm getting performance problems when LIMITing a mysql SELECT with a large offset:

                  SELECT * FROM table LIMIT m, n;
                  

                  如果偏移量 m 大于 1,000,000,则操作非常慢.

                  If the offset m is, say, larger than 1,000,000, the operation is very slow.

                  我必须使用 limit m, n;我不能使用诸如 id > 之类的东西.1,000,000 个限制 n.

                  I do have to use limit m, n; I can't use something like id > 1,000,000 limit n.

                  如何优化此语句以获得更好的性能?

                  How can I optimize this statement for better performance?

                  推荐答案

                  也许您可以创建一个索引表,它提供与目标表中的键相关的顺序键.然后,您可以将此索引表连接到目标表,并使用 where 子句更有效地获取所需的行.

                  Perhaps you could create an indexing table which provides a sequential key relating to the key in your target table. Then you can join this indexing table to your target table and use a where clause to more efficiently get the rows you want.

                  #create table to store sequences
                  CREATE TABLE seq (
                     seq_no int not null auto_increment,
                     id int not null,
                     primary key(seq_no),
                     unique(id)
                  );
                  
                  #create the sequence
                  TRUNCATE seq;
                  INSERT INTO seq (id) SELECT id FROM mytable ORDER BY id;
                  
                  #now get 1000 rows from offset 1000000
                  SELECT mytable.* 
                  FROM mytable 
                  INNER JOIN seq USING(id)
                  WHERE seq.seq_no BETWEEN 1000000 AND 1000999;
                  

                  这篇关于如何在 LIMIT 子句中使用大偏移量加速 MySQL 查询?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持跟版网!

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