Mysql 百万级别的数据查询

前言

众所周知，当一个数据库的单表数据量很大时，比如说是百万数量级的，如果我们使用普通的查询语句的话，耗时会非常多（相比加上索引），今天小编带领着大家做一下实验，见证一下具有二百多万条数据的单表，怎样优化查询语句。
首先，我们需要往数据库中的某张表中查询百万条数据，小编插入了2646229条记录，请看下面截图。

普通的查询语句分析

小编今天主要说的是简单查询语句和分页查询语句，我们先从简单的查询语句入手。查询数据库中的第一条记录，查询条件没有加索引。截图如下

这是Privilege表中的第一条记录，大家看一下查询时间，用了3.03秒，下面我们查询最后一条记录，截图如下。

耗时还是3.03秒，可见，如果表中的数据量过大的话，我们如果不改变查询策略，及时查询表中的第一条数据，也会很耗时。现在，我们改变查询条件，将pid作为查询条件，因为pid为主键，数据库默认为主键索引，为了与上面一张图形成对比，我们也查询最后一条记录，即pid=2646430的一条记录，截图如下

由图我们就可以看出，使用pid为查询条件查询表中的最后一条记录，耗时为0.00 sec，不能说不耗时，但相比3.03 sec来说，已经灰常短了。那是为什么哪？就是因为pid上有默认的主键索引，这就是索引的力量。

分页查询语句

在mysql中，当我们分页查询数据库中的记录时，莫过于使用limit函数了，那么我们接下来做一下实验。

从第1000数据开始查，查10数据

耗时非常短是吧，0.00 sec

从第800000条数据开始查，查10条数据

有图可以看出，耗时0.61 sec

查询此表中的最后10条记录

由图可见，耗时2.89 sec ，所以，使用limit分页查询数据所耗的时间，与查询记录条数的起始位置有关，那怎么优化查询速度哪？那就使用索引吧！我将pid，name加上了覆盖索引，语句如下

alter table privilege add index pid_name (pid, name);

现在小编用limit函数只查pid 和 name两个字段，分页数据如果还需要别的字段，那么就将该字段与pid建立覆盖索引，置于覆盖索引是什么，小编一会儿再说。请看图，我们还是查询表中的最后十条记录。

耗时0.86 sec ，2.89 sec 而言，是不是快了很多。

小结

从实验可以得出，表中的字段加上索引之后确实能提升查询的速度。当单表中的数据量达到百万之后，我们将数据库表中的数据从数据库中搜出来，再加上网络的传输，最终显示在某个网页上，岂不是更耗时，还有一点，在优化语句的时候，我们尽量不要查询没有用的字段，不要动不动就将所有字段都查询出来，无论是对于数据库查询，还是网络传输，这都是耗时的。当然，索引也不是加上就是好的，当表中的数据没有太多事，加上索引反而是累赘，置于什么是覆盖索引，大家请看下一篇文章。

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