http://blog.csdn.net/xluren/article/details/32746183
http://www.cnblogs.com/kupig/archive/2011/10/19/2217228.html
http://blog.csdn.net/longyulu/article/details/8850672
首先创建表结构
DROP TABLE IF EXISTS `user`; CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL auto_increment, `name` varchar(255) default NULL, `age` int(11) default NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
出入800万数据;
测试开始:
1.正常查询
SELECT * FROM test.`user` LIMIT 7921323,10
耗时:3.513s
2.利用id排序
SELECT * FROM test.`user` ORDER BY id LIMIT 7721323, 10;
耗时3.408s
3.利用IN
SELECT * FROM test.`user` WHERE id IN (7921323,7921300,7921386)
耗时:0.097s,这个主要是利用了索引所以速度快
来看一下没有索引的情况
SELECT * FROM test.`user` WHERE `name` IN ('jack7999008','jack7699008','jack7599008')
耗时:3.683s
针对IN这种情况需要找出ID,对于几百万的表,想要查询出id也需要耗时,对于条件分页查询,我们可以针对条件对应的字段建立索引,找出id,然后再IN SET;
4.网上说的利用Id
SELECT * FROM test.`user` WHERE id >= (SELECT id FROM test.`user` LIMIT 7721323, 1) LIMIT 10;
耗时:3.409s
5.BETWEEN
SELECT * FROM test.`user` WHERE id BETWEEN 7921323 AND 7921333 and `name` LIKE '%jack%' ;
耗时0.001s,这种情况也是利用主键索引
SELECT * FROM test.`user` WHERE `name` LIKE '%jack%' AND id BETWEEN 7921323 AND 7921333
耗时0.160s,从此可以看出条件放前,放后还是有区别的;
6.不利用索引单纯查询某一条记录
SELECT * FROM test.`user` WHERE `name` LIKE 'jack7721323'
耗时3.777s
为name字段添加索引
ALTER TABLE user ADD INDEX(name);
再执行上面查询:
耗时0.258s
show index from user; 查看user表索引
show table status from test where name='user';查看user表状态
总结:
针对ID连续的我们可以利用BETWEEN;对于ID不连续的我们可以用IN,但这是需要查询出ID集合,我们可以对所要查询的条件添加INDEX,需要注意的是:MySQL只对一下操作符才使用索引,<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形),而理论上每张表里面最多可创建16个索引,不过除非是数据量真的很多,否则过多的使用索引,建立索引的字段就越多,那数据量大的时候,索引文件就会越大,这是最显著的问题,同时
,一个索引会在 update 或 insert 时增加一次 I/O,对于操作系统底层来说是非常损耗性能的,索引过多一定情况下会导致索引文件过大(指数增长),系统在寻址时查询时间增长。