【编程底层原理】亿级数据表查询最后10条记录limit 99999990,10性能为啥特慢，而且数据库都被查宕机了
一、引言
想象一下，你是一名侦探，需要从一亿份文件中找到最后的10份。显然，如果从第一份开始一份一份地查看，直到最后10份，那将非常耗时。同样，在数据库中，使用 LIMIT 99999990, 10 来获取最后10条记录也会导致性能缓慢。本文将揭示其中的原因，并提供优化策略。
二、影响因素：性能瓶颈的根源
查询一个包含1亿条数据的表，并使用 LIMIT 99999990, 10 来获取最后10条记录，性能慢的原因主要是因为偏移量太大。以下是一些关键因素：
- 大量跳过：需要数据库跳过前99999990条记录。
- 全表扫描：可能需要执行全表扫描，非常耗时。
- 排序开销：如果需要排序，会增加CPU和内存开销。
- 临时表空间：排序可能需要额外的磁盘空间。
- 锁定和闩锁：可能导致数据库锁定，影响并发性能。
- 资源耗尽：可能消耗大量服务器资源，导致服务器宕机。
流程图：影响因素
三、优化措施：提升查询性能的策略
为了避免这些问题，可以采取以下优化措施：
- 使用索引：确保有一个索引可以快速定位到表的末尾。
- 优化查询：重写查询逻辑，避免使用大偏移量。
- 分批处理：使用分批查询和处理的方法。
- 资源优化：根据服务器的硬件配置优化数据库的配置。
- 分布式查询：考虑使用分区表或分布式数据库系统。
- 监控和调优：使用性能监控工具来识别瓶颈。
- 避免大偏移量：避免使用带有大偏移量的
LIMIT子句。
流程图：优化措施
四、结语
通过优化索引、查询逻辑和服务器资源，可以显著提高数据库查询的性能。避免使用大偏移量的 LIMIT 子句，可以防止性能瓶颈和服务器宕机。
五、Excel表格汇总
| 影响因素 | 描述 |
|---|---|
| 大量跳过 | 数据库需要跳过大量记录 |
| 全表扫描 | 可能需要执行全表扫描，非常耗时 |
| 排序开销 | 如果需要排序，会增加CPU和内存开销 |
| 临时表空间 | 排序可能需要额外的磁盘空间 |
| 锁定和闩锁 | 可能导致数据库锁定，影响并发性能 |
| 资源耗尽 | 可能消耗大量服务器资源，导致服务器宕机 |
| 优化措施 | 描述 |
|---|---|
| 使用索引 | 确保有一个索引可以快速定位到表的末尾 |
| 优化查询 | 重写查询逻辑，避免使用大偏移量 |
| 分批处理 | 使用分批查询和处理的方法 |
| 资源优化 | 根据服务器的硬件配置优化数据库的配置 |
| 分布式查询 | 考虑使用分区表或分布式数据库系统 |
| 监控和调优 | 使用性能监控工具来识别瓶颈 |
| 避免大偏移量 | 避免使用带有大偏移量的 LIMIT 子句 |