查询效率提升10倍!3种优化方案,帮你解决MySQL深分页问题
提升MySQL深分页查询效率10倍的三种优化方案如下：引入子查询：方案描述：先通过子查询筛选出符合条件的主键ID，再基于这些ID进行后续查询。优化效果：利用覆盖索引，避免回表操作，性能提升可达3倍。应用场景：适用于需要深分页查询且对性能有较高要求的场景。
提升MySQL深分页查询效率的三种优化方案如下：使用子查询嵌套：方案描述：先通过子查询找出符合条件的主键，然后用这些主键进行精确查询，从而避免了回表查询。效果：可以将查询执行时间显著缩短，提升查询性能3倍或更多。
使用子查询嵌套：通过先找出符合条件的主键，然后用这些主键进行精确查询，避免了回表。这种方法将执行时间缩短至0.05秒，提升了查询性能3倍。 内连接关联查询：将子查询结果与原表关联，同样达到避免回表的效果，查询性能与子查询相当。
方案二：使用`INNER JOIN`关联查询，将子查询结果视为临时表进行关联，达到相同性能效果。此方案操作直观，但在实际应用中可能遇到额外的复杂性。推荐方案三：实现分页游标，避免深分页带来的性能问题。通过将查询条件与结果相互关联，每次查询都如同处理第一页数据，从而大幅提升查询效率至0秒。
方案一：从业务形态角度优化 限制查询页数：借鉴搜索引擎的做法，对分页查询的范围进行限制。因为页数越大，内容的相关性通常越低，对业务的实际价值也不高。通过限制分页查询的范围，可以有效避免深分页带来的性能问题。
MySQL深分页问题解决方案： 方案一：子查询优化： 核心思路：将查询条件调整为主键ID，利用子查询先抽取符合条件的主键ID，再基于这些ID进行最终的数据查询。 适用场景：适用于ID稳定自增且后续limit记录不违反条件的情况。
面试官:Mysql千万级大表如何进行深度分页优化
1、针对Mysql千万级大表的深度分页优化，可以采取以下几种策略：使用子查询优化：原理：通过子查询先获取到需要分页数据的create_time等唯一标识，再根据这个唯一标识回表获取实际数据，从而减少回表数据量。优点：能够显著降低深度分页时的查询时间。缺点：子查询本身也会消耗一定的资源。
2、面对千万级订单表的深度分页查询问题，当索引失效导致查询速度下降，我们需要采取优化策略。首先，分析LIMIT offset， count查询过程，它会先在二级索引中查找大量记录ID，再回表聚集索引获取数据，这在offset+count数值大时会导致全表扫描，索引效率降低。
3、MySQL 深度分页的优化策略主要包括以下几点：使用排序条件：在分页查询中加入排序字段，尤其是主键排序，可以显著提升查询效率。在某些特定场景下，如果物理顺序与逻辑顺序存在差异，可以考虑优化表结构或使用 optimize table table_name 命令来改善性能。合理使用索引：为排序字段创建索引可以大幅提高查询速度。
Mysql某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化?
1、可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分。垂直分表 也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。
2、使用第三方库实现与MySQL的网络通信。利用连接池技术缓存数据库连接，减少资源消耗。事务通过Begin方法开启，可手动提交或回滚，需注意锁管理。数据表操作：使用SQL语句创建、删除表和执行CRUD操作。避免SQL注入，正确释放资源。复杂查询：聚合查询使用SQL聚合函数计算数据表汇总信息。
3、多对多关系通常通过引入一个额外的“关联表”来解决，该表包含两个外键，分别指向参与多对多关系的两个表的主键。MySQL文件存储 MySQL的数据存储机制涉及多种存储引擎，如InnoDB和MyISAM。每种存储引擎都有其特定的数据存储方式和特性。
4、所以现在的方案就是4板斧：注册驱动，为人所知的：Class.forName（）；获取Connection，成功即与数据库建立连接；拿到Statement对象，用于操作数据库的CRUD；获取数据库返回结果ResultSet。大家应该都知道数据库本身是一个客户端程序，只有启动了才能连接。
