关于“Mysql limit 优化，百万至千万级快速分页 复合索引的引用并应用于轻量级框架”的攻略，具体内容如下：

关于“Mysql limit 优化，百万至千万级快速分页 复合索引的引用并应用于轻量级框架”的攻略，具体内容如下：

一、Mysql limit 优化

1.1 基本介绍

LIMIT 是 MySQL 中用于限制查询结果数量的一个关键字。当我们需要查找大量数据时，通过 LIMIT 可以限制查询结果的数量，从而提高查询效率。

1.2 常规 limit 语法

SELECT * FROM table LIMIT 10,20;

上述语句的意思是从 table 这个表中查询第 10-20 行的数据，从第 10 行开始，查询 20 行数据。

1.3 Limit 优化方法

1.3.1 SQL_NoCache 优化

在 MySQL 中，有时候查询结果被缓存( Cache )，很影响查询速度。所以我们可以在 SQL 语句前面使用 SQL_NoCache 指令，让查询结果不被缓存。

SELECT SQL_NoCache * FROM table LIMIT 10, 20;

1.3.2 子查询优化

SELECT * FROM table LIMIT 10,20 这种方式查询出来的结果，是先查出整个表所有的结果后，再去取第 10 行到第 20 行。这样势必会影响整个查询的效率。所以我们可以采用子查询的方式来优化查询效率。

SELECT * FROM table WHERE id between(select id from table order by id limit 10,1) and (select id from table order by id limit 20,1);

二、百万至千万级快速分页

在处理大量数据时，很容易就会遇到分页查询的问题。通常我们使用 MySQL 的 LIMIT 关键字来实现分页，但当数据量达到百万、千万甚至亿级时，性能问题会变得尤为明显。在这种情况下，我们需要采取一些优化策略来提升数据查询的效率。

2.1 分批查询

当数据量非常庞大时，我们可以将数据分成若干个批次进行查询。例如，将数据分为 100 批，每批查询 10000 条数据，这样就可以减轻数据库的压力，并提升查询效率。

2.2 缓存查询结果

我们可以将查询结果缓存起来，下次再查询同样的数据时，可以直接从缓存中获取，这样可以减轻数据库的负担，提升查询效率。通常我们可以使用 Redis 等工具来实现缓存。

三、复合索引的引用并应用于轻量级框架

3.1 基本介绍

复合索引，顾名思义就是由多个字段组成的一种索引。我们可以使用复合索引来优化查询的效率，提升查询速度。

3.2 实例说明

例如，我们有一个用户信息表，其中包含以下字段：

• id
• name
• age
• sex
• create_time

我们需要以 name、age、create_time 三个字段为查询条件来查询用户信息。我们可以为这三个字段创建一个复合索引，从而提升查询效率。

CREATE INDEX `idx_user` ON `user`(`name`,`age`,`create_time`);

在使用复合索引时，需要注意以下几点：

• 索引中的字段顺序一定要根据查询的条件顺序来创建；
• 索引中的字段不宜过多，通常不建议超过 5 个字段。

3.3 在轻量级框架中的应用

在轻量级框架中，我们可以通过以下方式来使用复合索引：

$this->db->where('name', $name);
$this->db->where('age', $age);
$this->db->where('create_time', $create_time);
$this->db->get('user');

以上示例代码使用了 CodeIgniter 框架中的数据库查询方法。在查询中，我们分别根据 name、age、create_time 这三个字段进行查询，并使用 where 方法设置查询条件。由于这三个字段已经通过复合索引优化过，所以可以大大提升查询效率。

以上就是“Mysql limit 优化，百万至千万级快速分页 复合索引的引用并应用于轻量级框架”的攻略内容。希望对您有所帮助。