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看例子：

數(shù) 據(jù)表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個(gè)字段，其中 title 用定長(zhǎng)，info 用text, id 是逐漸，vtype是tinyint，vtype是索引。這是一個(gè)基本的新聞系統(tǒng)的簡(jiǎn)單模型。現(xiàn)在往里面填充數(shù)據(jù)，填充10萬(wàn)篇新聞。

最后collect 為 10萬(wàn)條記錄，數(shù)據(jù)庫(kù)表占用硬盤(pán)1.6G。

OK ,看下面這條sql語(yǔ)句：

select id,title from collect limit 1000,10; 很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10; 從9萬(wàn)條開(kāi)始分頁(yè)，結(jié)果？

8-9秒完成，my god 哪出問(wèn)題了？？？？

其實(shí)要優(yōu)化這條數(shù)據(jù)，網(wǎng)上找得到答案。看下面一條語(yǔ)句:

select id from collect order by id limit 90000,10; 很快，0.04秒就OK。 為什么？因?yàn)橛昧薸d主鍵做索引當(dāng)然快。網(wǎng)上的改法是：

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

這就是用了id做索引的結(jié)果。可是問(wèn)題復(fù)雜那么一點(diǎn)點(diǎn)，就完了。看下面的語(yǔ)句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！

到 了這里我相信很多人會(huì)和我一樣，有崩潰感覺(jué)！vtype 做了索引了啊？怎么會(huì)慢呢？vtype做了索引是不錯(cuò)，你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的，基本上0.05秒，可是提高90倍，從9萬(wàn)開(kāi)始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和測(cè)試結(jié)果8-9秒到了一個(gè)數(shù)量級(jí)。從這里開(kāi)始有人 提出了分表的思路，這個(gè)和dis #cuz 論壇是一樣的思路。思路如下：

建一個(gè)索引表： t (id,title,vtype) 并設(shè)置成定長(zhǎng)，然后做分頁(yè)，分頁(yè)出結(jié)果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？實(shí)驗(yàn)下就知道了。

10萬(wàn)條記錄到 t(id,title,vtype) 里，數(shù)據(jù)表大小20M左右。用select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。為什么會(huì)這樣呢？我猜想是因?yàn)閏ollect 數(shù)據(jù)太多，所以分頁(yè)要跑很長(zhǎng)的路。limit 完全和數(shù)據(jù)表的大小有關(guān)的。其實(shí)這樣做還是全表掃描，只是因?yàn)閿?shù)據(jù)量小，只有10萬(wàn)才快。OK， 來(lái)個(gè)瘋狂的實(shí)驗(yàn)，加到100萬(wàn)條，測(cè)試性能。

加了10倍的數(shù)據(jù)，馬上t表就到了200多M，而且是定長(zhǎng)。還是剛才的查詢語(yǔ)句，時(shí)間是0.1-0.2秒完成！分表性能沒(méi)問(wèn)題？錯(cuò)！因?yàn)槲覀兊膌imit還是9萬(wàn)，所以快。給個(gè)大的，90萬(wàn)開(kāi)始 select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看結(jié)果，時(shí)間是1-2秒！

why ?? 分表了時(shí)間還是這么長(zhǎng)，非常之郁悶！有人說(shuō)定長(zhǎng)會(huì)提高limit的性能，開(kāi)始我也以為，因?yàn)橐粭l記錄的長(zhǎng)度是固定的，mysql 應(yīng)該可以算出90萬(wàn)的位置才對(duì)啊？ 可是我們高估了mysql 的智能，他不是商務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，事實(shí)證明定長(zhǎng)和非定長(zhǎng)對(duì)limit影響不大？ 怪不得有人說(shuō) discuz到了100萬(wàn)條記錄就會(huì)很慢，我相信這是真的，這個(gè)和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)有關(guān)！

難道MySQL 無(wú)法突破100萬(wàn)的限制嗎？？？到了100萬(wàn)的分頁(yè)就真的到了極限？？？

答案是： NO !!!! 為什么突破不了100萬(wàn)是因?yàn)椴粫?huì)設(shè)計(jì)mysql造成的。下面介紹非分表法，來(lái)個(gè)瘋狂的測(cè)試！一張表搞定100萬(wàn)記錄，并且10G 數(shù)據(jù)庫(kù)，如何快速分頁(yè)！

好了，我們的測(cè)試又回到 collect表，開(kāi)始測(cè)試結(jié)論是： 30萬(wàn)數(shù)據(jù)，用分表法可行，超過(guò)30萬(wàn)他的速度會(huì)慢道你無(wú)法忍受！當(dāng)然如果用分表+我這種方法，那是絕對(duì)完美的。但是用了我這種方法后，不用分表也可以完美解決！

答 案就是：復(fù)合索引！ 有一次設(shè)計(jì)mysql索引的時(shí)候，無(wú)意中發(fā)現(xiàn)索引名字可以任取，可以選擇幾個(gè)字段進(jìn)來(lái)，這有什么用呢？開(kāi)始的select id from collect order by id limit 90000,10; 這么快就是因?yàn)樽吡怂饕墒侨绻恿藈here 就不走索引了。抱著試試看的想法加了 search(vtype,id) 這樣的索引。然后測(cè)試

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！0.04秒完成！

再測(cè)試: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遺憾，8-9秒，沒(méi)走search索引！

再測(cè)試：search(id,vtype)，還是select id 這個(gè)語(yǔ)句，也非常遺憾，0.5秒。

綜上：如果對(duì)于有where 條件，又想走索引用limit的，必須設(shè)計(jì)一個(gè)索引，將where 放第一位，limit用到的主鍵放第2位，而且只能select 主鍵！

完美解決了分頁(yè)問(wèn)題了。可以快速返回id就有希望優(yōu)化limit ， 按這樣的邏輯，百萬(wàn)級(jí)的limit 應(yīng)該在0.0x秒就可以分完。看來(lái)mysql 語(yǔ)句的優(yōu)化和索引時(shí)非常重要的！

好了，回到原題，如何將上面的研究成功快速應(yīng)用于開(kāi)發(fā)呢？如果用復(fù)合查詢，我的輕量級(jí)框架就沒(méi)的用了。分頁(yè)字符串還得自己寫(xiě)，那多麻煩？這里再看一個(gè)例子，思路就出來(lái)了：

select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！

mygod ，mysql 的索引竟然對(duì)于in語(yǔ)句同樣有效！看來(lái)網(wǎng)上說(shuō)in無(wú)法用索引是錯(cuò)誤的！

小小的索引+一點(diǎn)點(diǎn)的改動(dòng)就使mysql 可以支持百萬(wàn)甚至千萬(wàn)級(jí)的高效分頁(yè)！

通過(guò)這里的例子，我反思了一點(diǎn)：對(duì)于大型系統(tǒng)，千萬(wàn)不能用框架，尤其是那種連sql語(yǔ)句都看不到的框架！因?yàn)殚_(kāi)始對(duì)于我的輕量級(jí)框架都差點(diǎn)崩潰！只適 合小型應(yīng)用的快速開(kāi)發(fā)，對(duì)于ERP,OA，大型網(wǎng)站，數(shù)據(jù)層包括邏輯層的東西都不能用框架。如果程序員失去了對(duì)sql語(yǔ)句的把控，那項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)成幾何 級(jí)數(shù)增加！尤其是用mysql 的時(shí)候，mysql 一定需要專(zhuān)業(yè)的dba 才可以發(fā)揮他的最佳性能。一個(gè)索引所造成的性能差別可能是上千倍！

PS: 經(jīng)過(guò)實(shí)際測(cè)試，到了100萬(wàn)的數(shù)據(jù)，160萬(wàn)數(shù)據(jù)，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分頁(yè)最好別讓別人

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