下文我给大家简单讲讲关于优化MySQL大表分页查询翻页的具体方案，大家之前了解过相关类似主题内容吗？感兴趣的话就一起来看看这篇文章吧，相信看完优化mysql大表分页查询翻页的具体方案对大家多少有点帮助吧。
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mysql分页查询是先查询出来所有数据，然后跳过offset，取limit条记录，造成了越往后的页数，查询时间越长
一般优化思路是转换offset，让offset尽可能的小，最好能每次查询都是第一页，也就是offset为0
查询按id排序的情况
一、如果查询是根据id排序的，并且id是连续的
这种网上介绍比较多，根据要查的页数直接算出来id的范围
比如offset=40, limit=10, 表示查询第5页数据，那么第5页开始的id是41，增加查询条件：id>40 limit 10
二、如果查询是根据id排序的，但是id不是连续的
通常翻页页数跳转都不会很大，那我们可以根据上一次查询的记录，算出来下一次分页查询对应的新的 offset和 limit，也就是离上一次查询记录的offset
分页查询一般会有两个参数：offset和limit，limit一般是固定，假设limit=10
那为了优化offset太大的情况，每次查询需要提供两个额外的参数
参数lastEndId： 上一次查询的最后一条记录的id
参数lastEndOffset： 上一次查询的最后一条记录对应的offset，也就是上一次查询的offset+limit
- 第一种情况（与第二种其实是一样）：跳转到下一页，增加查询条件：id>lastEndId limit 10
- 第二种情况：往下翻页，跳转到下任意页，算出新的newOffset=offset-lastEndOffset,增加查询条件：id>lastEndId offset newOffset limit 10，但是如果newOffset也还是很大，比如，直接从第一页跳转到最后一页，这时候我们可以根据id逆序（如果原来id是正序的换成倒序，如果是倒序就换成正序）查询，根据总数量算出逆序查询对应的offset和limit，那么 newOffset = totalCount - offset - limit， 查询条件：id=totalCount ，也就是算出来的newOffset 可能小于0, 所以最后一页的newOffset=0，limit = totalCount - offset
- 第三种情况：往上翻页，跳转到上任意页，根据id逆序 ,newOffset = lastEndOffset- offset - limit-1， 查询条件：id
三，如果查询是根据其他字段，比如一般使用的创建时间（createTime）排序
这种跟第二种情况差不多，区别是createTime不是唯一的，所以不能确定上一次最后一条记录对应的创建时间，哪些是下一页的，哪些是上一页的
这时候，增加一个请求参数lastEndCount：表示上一次查询最后一条记录对应的创建时间，有多少条是这同一时间的，这个根据上一次的数据统计
根据第二种情况下计算出来的newOffset加上lastEndCount，就是新的offset，其他的处理方式和第二种一致
java 示例：
/**
* 如果是根据创建时间排序的分页，根据上一条记录的创建时间优化分布查询
*
* @see 将会自动添加createTime排序
* @param lastEndCreateTime
* 上一次查询的最后一条记录的创建时间
* @param lastEndCount 上一次查询的时间为lastEndCreateTime的数量
* @param lastEndOffset 上一次查询的最后一条记录对应的偏移量 offset+limit
**/
public Page page(QueryBuilder queryBuilder, Date lastEndCreateTime, Integer lastEndCount, Integer lastEndOffset,
int offset, int limit) {
FromBuilder fromBuilder = queryBuilder.from(getModelClass());
Page page = new Page<>();
int count = dao.count(fromBuilder);
page.setTotal(count);
if (count == 0) {
return page;
}
if (offset == 0 || lastEndCreateTime == null || lastEndCount == null || lastEndOffset == null) {
List list = dao.find(
SelectBuilder.selectFrom(fromBuilder.offsetLimit(offset, limit).order().desc("createTime").end()));
page.setData(list);
return page;
}
boolean isForward = offset >= lastEndOffset;
if (isForward) {
int calcOffset = offset - lastEndOffset + lastEndCount;
int calcOffsetFormEnd = count - offset - limit;
if (calcOffsetFormEnd <= calcOffset) {
isForward = false;
if (calcOffsetFormEnd > 0) {
fromBuilder.order().asc("createTime").end().offsetLimit(calcOffsetFormEnd, limit);
} else {
fromBuilder.order().asc("createTime").end().offsetLimit(0, calcOffsetFormEnd + limit);
}
} else {
fromBuilder.where().andLe("createTime", lastEndCreateTime).end().order().desc("createTime").end()
.offsetLimit(calcOffset, limit);
}
} else {
fromBuilder.where().andGe("createTime", lastEndCreateTime).end().order().asc("createTime").end()
.offsetLimit(lastEndOffset - offset - limit - 1 + lastEndCount, limit);
}
List list = dao.find(SelectBuilder.selectFrom(fromBuilder));
if (!isForward) {
list.sort(new Comparator() {
@Override
public int compare(T o1, T o2) {
return o1.getCreateTime().before(o2.getCreateTime()) ? 1 : -1;
}
});
}
page.setData(list);
return page;
}
前端js参数，基于bootstrap table
this.lastEndCreateTime = null;
this.currentEndCreateTime = null;
this.isRefresh = false;
this.currentEndOffset = 0;
this.lastEndOffset = 0;
this.lastEndCount = 0;
this.currentEndCount = 0;
$("#" + this.tableId).bootstrapTable({
url: url,
method: 'get',
contentType: "application/x-www-form-urlencoded",//请求数据内容格式 默认是 application/json 自己根据格式自行服务端处理
dataType:"json",
dataField:"data",
pagination: true,
sidePagination: "server", // 服务端请求
pageList: [10, 25, 50, 100, 200],
search: true,
showRefresh: true,
toolbar: "#" + tableId + "Toolbar",
iconSize: "outline",
icons: {
refresh: "icon fa-refresh",
},
queryParams: function(params){
if(params.offset == 0){
this.currentEndOffset = params.offset + params.limit;
}else{
if(params.offset + params.limit==this.currentEndOffset){
//刷新
this.isRefresh = true;
params.lastEndCreateTime = this.lastEndCreateTime;
params.lastEndOffset = this.lastEndOffset;
params.lastEndCount = this.lastEndCount;
}else{
console.log(this.currentEndCount);
//跳页
this.isRefresh = false;
params.lastEndCreateTime = this.currentEndCreateTime;
params.lastEndOffset = this.currentEndOffset;
params.lastEndCount = this.currentEndCount;
this.lastEndOffset = this.currentEndOffset;
this.currentEndOffset = params.offset + params.limit;
console.log(params.lastEndOffset+","+params.lastEndCreateTime);
}
}
return params;
},
onSearch: function (text) {
this.keyword = text;
},
onPostBody : onPostBody,
onLoadSuccess: function (resp) {
if(resp.code!=0){
alertUtils.error(resp.msg);
}
var data = resp.data;
var dateLength = data.length;
if(dateLength==0){
return;
}
if(!this.isRefresh){
this.lastEndCreateTime = this.currentEndCreateTime;
this.currentEndCreateTime = data[data.length-1].createTime;
this.lastEndCount = this.currentEndCount;
this.currentEndCount = 0;
for (var i = 0; i < resp.data.length; i++) {
var item = resp.data[i];
if(item.createTime === this.currentEndCreateTime){
this.currentEndCount++;
}
}
}
}
});大家觉得优化mysql大表分页查询翻页的具体方案这篇文章怎么样，是否有所收获。如果想要了解更多相关，可以继续关注我们的行业资讯板块。
网页名称：优化mysql大表分页查询翻页的具体方案
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