select count(*) from user_login_log;
select * from user_login_log limit 10000,100;
select * from user_login_log limit 10000,1000;
select * from user_login_log limit 10000,10000;
select * from user_login_log limit 10000,100000;
select * from user_login_log limit 10000,1000000;
数据量越大，花费时间越长
select * from user_login_log limit 100,100;
select * from user_login_log limit 1000,100;
select * from user_login_log limit 10000,100；
select * from user_login_log limit 100000,100;
select * from user_login_log limit 1000000,100;
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-463269.html
偏移量越大，花费时间越长（浅层分页到深层分页）
SQL优化：
1.MySQL自身
2.网络IO
3.SQL自身
--原SQL
select * from user_login_log limit 10000,100000;--避免使用select *
select user_id,ip,sttr1,attr2,attr3,attr4,attr5,attr6,attr7,attr8,attr9,attr10 from user_login_log limit 10000,100000;
全表扫描,查询效率慢
--按需查找字段
select id from user_login_log limit 10000,100000;
explain
select id from user_login_log limit 10000,100000; 
使用索引扫描，主键索引，进行提升
select user_id from user_login_log limit 10000,100000;
--覆盖索引
alter table user_login_log add index idx_user_id(user_id);
select user_id from user_login_log limit 10000,100000;
查询字段索引覆盖，通过辅助索引提升查询效率
针对数据量大的情况，我们可以做如下优化：
按需查询字段，减少网络IO消耗
避免使用select *，减少MySQL优化器负担
查询的字段尽量保证索引覆盖
借助nosql缓存数据缓解MySQL数据库的压力
select * from user_login_log limit 1000000,100;
--增加索引where条件，缩减数据范围
select * from user_login_log where id> 1000000 limit 100;
偏移量大的场景，我们可以使用数据量大的优化方案，除此之外还可以将偏移量改为使用id限定的方式提升查询效率
针对偏移量大的情况，我们可以做如下优化：
添加where条件缩减条数，然后limit关键再进行数据筛选文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-463269.html
到了这里，关于MYSQL中1000万条数据你是怎么查询的，查询非常慢怎么优化的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
