13518219792
當業務上按照月份分表，但是前端h5需要分頁展示，小伙伴們不知有沒有遇到這個這個需求最后怎么完成的。
創新互聯建站-專業網站定制、快速模板網站建設、高性價比河南網站開發、企業建站全套包干低至880元,成熟完善的模板庫,直接使用。一站式河南網站制作公司更省心,省錢,快速模板網站建設找我們，業務覆蓋河南地區。費用合理售后完善，10余年實體公司更值得信賴。
我這里想了一個解決思路，可能還不完善，希望能拋轉引玉。
1、入參pageNo 為頁號碼，如果為1那么就是第一頁。pageSize 可以是入參也可定死，這里定死10條。Limit 是數據偏移標記，根據入參pageNo 計算出來的，Limit=(pageNo-1)*pageSize。假設A表有41條數據符合，B表有51條數據符合，如下圖。
有幾種種情況? ?1.如果limitA表41條 那么需要從A表中取數據，（1）如果Limit+pageSizeCount直接獲取數據即可（2）如果Limit+pageSizeCount,那么需要從A 表取部分數據從B表取一部分數據。
1.如果limitA表41條? 那么需要從B表取數據，如果B數據依然不足，那么重復以上的步驟。如下圖
你可以先count一下各分表，再根據頁數來取數據
或都使用中間件進行取數據
分表是分散數據庫壓力的好方法。
分表，最直白的意思，就是將一個表結構分為多個表，然后，可以再同一個庫里，也可以放到不同的庫。
當然，首先要知道什么情況下，才需要分表。個人覺得單表記錄條數達到百萬到千萬級別時就要使用分表了。
分表的分類
**1、縱向分表**
將本來可以在同一個表的內容，人為劃分為多個表。（所謂的本來，是指按照關系型數據庫的第三范式要求，是應該在同一個表的。）
分表理由：根據數據的活躍度進行分離，（因為不同活躍的數據，處理方式是不同的）
案例：
對于一個博客系統，文章標題，作者，分類，創建時間等，是變化頻率慢，查詢次數多，而且最好有很好的實時性的數據，我們把它叫做冷數據。而博客的瀏覽量，回復數等，類似的統計信息，或者別的變化頻率比較高的數據，我們把它叫做活躍數據。所以，在進行數據庫結構設計的時候，就應該考慮分表，首先是縱向分表的處理。
這樣縱向分表后：
首先存儲引擎的使用不同，冷數據使用MyIsam 可以有更好的查詢數據?；钴S數據，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，對冷數據進行更多的從庫配置，因為更多的操作時查詢，這樣來加快查詢速度。對熱數據，可以相對有更多的主庫的橫向分表處理。
其實，對于一些特殊的活躍數據，也可以考慮使用memcache ,redis之類的緩存，等累計到一定量再去更新數據庫。或者mongodb 一類的nosql 數據庫，這里只是舉例，就先不說這個。
**2、橫向分表**
字面意思，就可以看出來，是把大的表結構，橫向切割為同樣結構的不同表，如，用戶信息表，user_1,user_2等。表結構是完全一樣，但是，根據某些特定的規則來劃分的表，如根據用戶ID來取模劃分。
分表理由：根據數據量的規模來劃分，保證單表的容量不會太大，從而來保證單表的查詢等處理能力。
案例：同上面的例子，博客系統。當博客的量達到很大時候，就應該采取橫向分割來降低每個單表的壓力，來提升性能。例如博客的冷數據表，假如分為100個表，當同時有100萬個用戶在瀏覽時，如果是單表的話，會進行100萬次請求，而現在分表后，就可能是每個表進行1萬個數據的請求（因為，不可能絕對的平均，只是假設），這樣壓力就降低了很多很多。
延伸：為什么要分表和分區？
日常開發中我們經常會遇到大表的情況，所謂的大表是指存儲了百萬級乃至千萬級條記錄的表。這樣的表過于龐大，導致數據庫在查詢和插入的時候耗時太長，性能低下，如果涉及聯合查詢的情況，性能會更加糟糕。分表和表分區的目的就是減少數據庫的負擔，提高數據庫的效率，通常點來講就是提高表的增刪改查效率。
什么是分表？
分表是將一個大表按照一定的規則分解成多張具有獨立存儲空間的實體表，我們可以稱為子表，每個表都對應三個文件，MYD數據文件，.MYI索引文件，.frm表結構文件。這些子表可以分布在同一塊磁盤上，也可以在不同的機器上。app讀寫的時候根據事先定義好的規則得到對應的子表名，然后去操作它。
什么是分區？
分區和分表相似，都是按照規則分解表。不同在于分表將大表分解為若干個獨立的實體表，而分區是將數據分段劃分在多個位置存放，可以是同一塊磁盤也可以在不同的機器。分區后，表面上還是一張表，但數據散列到多個位置了。app讀寫的時候操作的還是大表名字，db自動去組織分區的數據。
**MySQL分表和分區有什么聯系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高并發狀態下都有一個良好的表現。
2、分表和分區不矛盾，可以相互配合的，對于那些大訪問量，并且表數據比較多的表，我們可以采取分表和分區結合的方式（如果merge這種分表方式，不能和分區配合的話，可以用其他的分表試），訪問量不大，但是表數據很多的表，我們可以采取分區的方式等。
3、分表技術是比較麻煩的，需要手動去創建子表，app服務端讀寫時候需要計算子表名。采用merge好一些，但也要創建子表和配置子表間的union關系。
4、表分區相對于分表，操作方便，不需要創建子表。
我們知道對于大型的互聯網應用，數據庫單表的數據量可能達到千萬甚至上億級別，同時面臨這高并發的壓力。Master-Slave結構只能對數據庫的讀能力進行擴展，寫操作還是集中在Master中，Master并不能無限制的掛接Slave庫，如果需要對數據庫的吞吐能力進行進一步的擴展，可以考慮采用分庫分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要選中合適的分表策略（以哪個字典為分表字段，需要將數據分為多少張表），使數據能夠均衡的分布在多張表中，并且不影響正常的查詢。在企業級應用中，往往使用org_id(組織主鍵)做為分表字段，在互聯網應用中往往是userid。在確定分表策略后，當數據進行存儲及查詢時，需要確定到哪張表里去查找數據，
數據存放的數據表 = 分表字段的內容 % 分表數量
**2、分庫**
分表能夠解決單表數據量過大帶來的查詢效率下降的問題，但是不能給數據庫的并發訪問帶來質的提升，面對高并發的寫訪問，當Master無法承擔高并發的寫入請求時，不管如何擴展Slave服務器，都沒有意義了。我們通過對數據庫進行拆分，來提高數據庫的寫入能力，即所謂的分庫。分庫采用對關鍵字取模的方式，對數據庫進行路由。
數據存放的數據庫=分庫字段的內容%數據庫的數量
**3、即分表又分庫**
數據庫分表可以解決單表海量數據的查詢性能問題，分庫可以解決單臺數據庫的并發訪問壓力問題。
當數據庫同時面臨海量數據存儲和高并發訪問的時候，需要同時采取分表和分庫策略。一般分表分庫策略如下：
中間變量 = 關鍵字%（數據庫數量*單庫數據表數量）
庫 = 取整（中間變量/單庫數據表數量）
表 = （中間變量%單庫數據表數量）
實例：
1、分庫分表
很明顯，一個主表（也就是很重要的表，例如用戶表）無限制的增長勢必嚴重影響性能，分庫與分表是一個很不錯的解決途徑，也就是性能優化途徑，現在的案例是我們有一個1000多萬條記錄的用戶表members,查詢起來非常之慢，同事的做法是將其散列到100個表中，分別從members0到members99，然后根據mid分發記錄到這些表中，牛逼的代碼大概是這樣子：
復制代碼 代碼如下:
?php
for($i=0;$i 100; $i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
";
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
";
}
?
2、不停機修改mysql表結構
同樣還是members表，前期設計的表結構不盡合理，隨著數據庫不斷運行，其冗余數據也是增長巨大，同事使用了下面的方法來處理：
先創建一個臨時表：
/*創建臨時表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表結構為新結構，接著使用上面那個for循環來導出數據，因為1000萬的數據一次性導出是不對的，mid是主鍵，一個區間一個區間的導，基本是一次導出5萬條吧，這里略去了
接著重命名將新表替換上去：
/*這是個頗為經典的語句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是這樣，基本可以做到無損失，無需停機更新表結構，但實際上RENAME期間表是被鎖死的，所以選擇在線少的時候操作是一個技巧。經過這個操作，使得原先8G多的表，一下子變成了2G多。
很多應用往往只展示最新或最熱門的幾條記錄，但為了舊記錄仍然可訪問，所以就需要個分頁的導航欄。然而，如何通過MySQL更好的實現分頁，始終是比較令人頭疼的問題。雖然沒有拿來就能用的解決辦法，但了解數據庫的底層或多或少有助于優化分頁查詢。
我們先從一個常用但性能很差的查詢來看一看。
SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 0, 15
這個查詢耗時0.00sec。So，這個查詢有什么問題呢？實際上，這個查詢語句和參數都沒有問題，因為它用到了下面表的主鍵，而且只讀取15條記錄。
CREATE TABLE city (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
city varchar(128) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;
真正的問題在于offset(分頁偏移量)很大的時候，像下面這樣：
SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15;
上面的查詢在有2M行記錄時需要0.22sec，通過EXPLAIN查看SQL的執行計劃可以發現該SQL檢索了100015行，但最后只需要15行。大的分頁偏移量會增加使用的數據，MySQL會將大量最終不會使用的數據加載到內存中。就算我們假設大部分網站的用戶只訪問前幾頁數據，但少量的大的分頁偏移量的請求也會對整個系統造成危害。Facebook意識到了這一點，但Facebook并沒有為了每秒可以處理更多的請求而去優化數據庫，而是將重心放在將請求響應時間的方差變小。
對于分頁請求，還有一個信息也很重要，就是總共的記錄數。我們可以通過下面的查詢很容易的獲取總的記錄數。
SELECT COUNT(*)
FROM city;
然而，上面的SQL在采用InnoDB為存儲引擎時需要耗費9.28sec。一個不正確的優化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能夠在分頁查詢時事先準備好符合條件的記錄數，隨后只要執行一句 select FOUND_ROWS(); 就能獲得總記錄數。但是在大多數情況下，查詢語句簡短并不意味著性能的提高。不幸的是，這種分頁查詢方式在許多主流框架中都有用到，下面看看這個語句的查詢性能。
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15;
這個語句耗時20.02sec，是上一個的兩倍。事實證明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分頁是很糟糕的想法。
下面來看看到底如何優化。文章分為兩部分，第一部分是如何獲取記錄的總數目，第二部分是獲取真正的記錄。
高效的計算行數
如果采用的引擎是MyISAM，可以直接執行COUNT(*)去獲取行數即可。相似的，在堆表中也會將行數存儲到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情況就會復雜一些，因為InnoDB不保存表的具體行數。
我們可以將行數緩存起來，然后可以通過一個守護進程定期更新或者用戶的某些操作導致緩存失效時，執行下面的語句：
SELECT COUNT(*)
FROM city
USE INDEX(PRIMARY);
獲取記錄
下面進入這篇文章最重要的部分，獲取分頁要展示的記錄。上面已經說過了，大的偏移量會影響性能，所以我們要重寫查詢語句。為了演示，我們創建一個新的表“news”，按照時事性排序(最新發布的在最前面)，實現一個高性能的分頁。為了簡單，我們就假設最新發布的新聞的Id也是最大的。
CREATE TABLE news(
id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(128) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB;
一個比較高效的方式是基于用戶展示的最后一個新聞Id。查詢下一頁的語句如下，需要傳入當前頁面展示的最后一個Id。
SELECT *
FROM news WHERE id $last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage
查詢上一頁的語句類似，只不過需要傳入當前頁的第一個Id，并且要逆序。
SELECT *
FROM news WHERE id $last_id
ORDER BY id ASC
LIMIT $perpage
上面的查詢方式適合實現簡易的分頁，即不顯示具體的頁數導航，只顯示“上一頁”和“下一頁”，例如博客中頁腳顯示“上一頁”，“下一頁”的按鈕。但如果要實現真正的頁面導航還是很難的,下面看看另一種方式。
SELECT id
FROM (
SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage - 1) % $perpage cnt
FROM news
JOIN (SELECT @cnt:= 0)T
WHERE id $last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage * $buttons
)C
WHERE cnt = 0;
通過上面的語句可以為每一個分頁的按鈕計算出一個offset對應的id。這種方法還有一個好處。假設，網站上正在發布一片新的文章，那么所有文章的位置都會往后移一位，所以如果用戶在發布文章時換頁，那么他會看見一篇文章兩次。如果固定了每個按鈕的offset Id，這個問題就迎刃而解了。Mark Callaghan發表過一篇類似的博客，利用了組合索引和兩個位置變量，但是基本思想是一致的。
如果表中的記錄很少被刪除、修改，還可以將記錄對應的頁碼存儲到表中，并在該列上創建合適的索引。采用這種方式，當新增一個記錄的時候，需要執行下面的查詢重新生成對應的頁號。
SET p:= 0;
UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC;
當然，也可以新增一個專用于分頁的表，可以用個后臺程序來維護。
UPDATE pagination T
JOIN (
SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page
FROM news
ORDER BY id
)C
ON C.id = T.id
SET T.page = C.page;
現在想獲取任意一頁的元素就很簡單了：
SELECT *
FROM news A
JOIN pagination B ON A.id=B.ID
WHERE page=$offset;
還有另外一種與上種方法比較相似的方法來做分頁，這種方式比較試用于數據集相對小，并且沒有可用的索引的情況下—比如處理搜索結果時。在一個普通的服務器上執行下面的查詢，當有2M條記錄時，要耗費2sec左右。這種方式比較簡單，創建一個用來存儲所有Id的臨時表即可(這也是最耗費性能的地方)。
CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))
SELECT id, FLOOR(RAND() * 0x8000000) random
FROM city;
ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random;
接下來就可以向下面一樣執行分頁查詢了。
SELECT *
FROM _tmp
WHERE OFFSET = $offset
ORDER BY OFFSET
LIMIT $perpage;
簡單來說，對于分頁的優化就是。。。避免數據量大時掃描過多的記錄。
MYSQL 分頁最簡單了. SELECT * FROM Account WHERE (usertype='base' or usertype='home' or usertype='salse') and logindate is not null order by logindate desc LIMIT 起始行, 每頁多少行 LIMIT 接受一個或兩個數字參數。參數必須是一個整數常量。如果給定兩個參數，第一個參數指定第一個返回記錄行的偏移量，第二個參數指定返回記錄行的最大數目。初始記錄行的偏移量是 0(而不是 1)
