在公司干活一般使用sqlserver数据库。rownumber分页贼好用。但是晚上下班搞自己的事情就不用sqlserver了。原因就是自己的渣渣1核2g的小服务器完全扛不住sqlserver那么大的大块头，于是就使用Mysql数据库。一般使用MySQL分页都是使用limit，我也这么使用的。今天晚上打开一个服务器上的小网站，顺便点几下看看有没有问题，不小心点到了最后一页，卡了我近10秒才反应过来。
# MySQL 分页与优化：解决慢查询问题
当在使用 MySQL 进行数据分页时，常常会遇到性能较差的问题。本文将教你如何合理地实现分页，并优化 `COUNT` 查询的速度。我们将用一个简单的示例带您逐步了解，同时会展示相应的代码和图示。
## 整体流程
为了帮助你理解如何实现分页和优化查询速度，我们将整个流程总结成以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
常见业务处理一、使用数据库处理常见业务：案例： 如何对评论进行分页展示使用 EXPLAIN 获得sql的执行计划EXPLAIN
SELECT customer_id,title,content
from `product_comment`
where audit_status = 1
and product_id = 199726
LIMIT 0,5;
SELECT UPDATE INSERT
一 背景大部分开发和DBA同行都对分页查询非常非常了解，看帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需要分页查询。那么问题来了,遇到上千万或者上亿的数据量怎么快速的拉取全量，比如大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计;或者拥有百万千万粉丝的公众大号,给全部粉丝推送消息的场景。本文讲讲个人的优化分页查询的经验，抛砖引玉。二 分析在讲如何优化之前我们先来看看一个比较常见错误的写法
那么如果使用者不停按动“下一页”，“下一页”…会出现什么情况呢。你会发现查询速度开始逐渐变慢了，当查到很靠后的页数时，基本上响应时间已经无法接受了。尤其是有并发查询的时候，无论是用户响应时间还是数据库服务器都开始出现问题了。 为什么会这样呢，原因很简单，因为如果我们使用limit N，M做分页处理的时候
在开发系统的时候，经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数 这时候可能会想，一条select count(*) from t语句不就解决了吗？但是，发现随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢。但记个总数，每次要查的时候MySQL直接读出来，不就好了么，为什么这么慢？接下来聊聊count(*)语句是怎样实现的，以及MySQL为什么会这么实现 接着聊聊应用中有这种频繁
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2023-09-29 22:33:33
193阅读
一.直接使用limit最简单查询方法： select * from content order by id desc limit 0, 10 在中小数据量的情况下，这样的SQL足够用了，唯一需要注意的问题就是确保使用了索引。 随着数据量的增加，页数会越来越多，查看后几页的SQL就可能类似： select * from content order by id
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2023-10-27 21:38:20
203阅读
一、limit用法SELECT * FROM t LIMIT 10,10;第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量第二个参数指定返回记录行的最大数目如果只给定一个参数：它表示返回最大的记录行数目第二个参数为 -1 表示检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)所以上面SQL的含义是查询数据库第10条到第20条数据对于小的偏移量，直接使用limit来查询没有什么
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2023-11-11 19:36:14
151阅读
Leaf Page 拆分最后插入一个节点 95，这时刻 Index Page 和 Leaf Page 都满了，就须要做两次拆分，如下图所示。select user_id from trade where user_group_id = 1 and trade_amount > 0Le
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2023-11-09 22:01:30
80阅读
# MySQL count统计数量很慢的解决方法
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍解决MySQL count统计数量很慢的方法。在开始之前，我将以表格形式展示整个解决流程，并详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
整个解决流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 了解问题 |
| 2 | 优化查询语句 |
| 3 | 添加索引 |
原创
2024-01-27 06:31:42
920阅读
在开发系统的时候，你可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想，一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？但是，你会发现随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了，MySQL 怎么这么笨啊，记个总数，每次要查的时候直接读出来，不就好了吗。那么今天，我们就来聊聊 count(*) 语句到底是怎样实现的
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2023-12-07 16:26:54
56阅读
在开发系统时，经常需要计算一个表的行数，这时候一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？但是，你会发现随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢。count(*) 的实现方式在不同的搜索引擎中，count()有不同的实现方式。 MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count() 的时候会直接返回 这个数，效率很高。 InnoDB 引擎执行
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2023-12-20 05:47:09
136阅读
# 如何优化“mysql union查询加上分页速度很慢”
## 任务流程
以下是优化“mysql union查询加上分页速度很慢”的步骤：
```mermaid
gantt
title 优化“mysql union查询加上分页速度很慢”流程
section 理解问题: 10-20
确定问题原因: 20-30
优化代码: 30-50
测试和验证: 50
原创
2024-06-21 04:56:13
92阅读
在mysql中limit可以实现快速分页，但是如果数据到了几百万时我们的limit必须优化才能有效的合理的实现分页了，否则可能卡死你的服务器哦。当一个表数据有几百万的数据的时候成了问题！如 * from table limit 0,10 这个没有问题 当 limit 200000,10 的时候数据读取就很慢，可以按照一下方法解决第一页会很快PERCONA PERFORMANCE CONFERENC
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2024-10-23 15:11:22
34阅读
为什么 MySQL 大分页查询很慢
在过去的项目中，我发现 MySQL 的大分页查询在性能方面往往很低下，尤其是处理大量数据时。大分页查询是指通过 `LIMIT` 和 `OFFSET` 实现的分页。当数据集增加时，查询速度逐渐减慢，主要因为 MySQL 必须跳过大量数据行。这篇博文旨在记录解决这一问题的思路与步骤。
### 环境预检
在进行系统优化之前，我首先检查了当前的硬件环境和软件版本。
## MySQL 分区后删除很慢
在使用 MySQL 数据库时，我们经常会遇到性能问题。其中一个常见的问题是，在使用分区技术后，删除数据的速度变得非常慢。本文将为您介绍 MySQL 分区后删除变慢的原因，并提供一些解决方案来改善性能。
### 1. 什么是 MySQL 分区
在 MySQL 中，分区是一种将表数据按照某个规则分割成多个子表的技术。分区可以提高查询性能，减少索引的大小，以及更好
原创
2023-08-27 11:26:57
533阅读
前言今天我们来讲讲如何优化MySQL的性能，主要从索引方面优化。下期文章讲讲MySQL慢查询日志，我们是依据慢查询日志来判断哪条SQL语句有问题，然后在进行优化，敬请期待MySQL慢查询日志篇建表// 建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS staffs(
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(24) NOT NULL
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2024-10-10 23:26:59
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在MySQL中，使用`UNION`进行数据合并时，如果同时需要进行分页操作，查询性能可能会下降，尤其是在数据量较大的情况下。这个问题的关键在于如何高效地处理合并和分页操作，以下是对此问题的详细记录和分析。
### 版本对比
在不同的MySQL版本中，针对`UNION`和分页的性能表现有显著差异。这里我们将展示以下内容：
- 【兼容性分析】
- 使用LaTeX公式描述性能模型差异
- 按时间轴
1.LIMITn等价于LIMIT0,n偏移offset较小的时候，直接使用limit较优。 2、offset大的时候。 select * from yanxue8_visit limit 10000,10 多次运行，时间保持在0.0187左右 Select * From yanxue8_visit Where vid =( Select vid From yanxue8_visit Order B
1、node在linux环境下的安装 方案一：直接拉淘宝的node包进行解压安装，没试过。 方案二：通过安装NVM，直接一键安装，见4.23书城node安装 。2、node自带许多模块，其中核心是http模块let http = require('http')
let url = require('url')
let util = require('util')
let server = htt
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2024-10-15 06:50:14
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