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1.深度翻页
2.多表JOIN
3. 大IN
4. id倒排序 本文针对深度翻页的优化进行探讨 方案1#xff1a;
将limit offset, pageSize的方式改成 id xx limit pageSize.
这样能走Id索引#xff0c;提高速度。
缺点#xff1a;不能使用多线程…
慢SQL原因分析
1.深度翻页
2.多表JOIN
3. 大IN
4. id倒排序 本文针对深度翻页的优化进行探讨 方案1
将limit offset, pageSize的方式改成 id xx limit pageSize.
这样能走Id索引提高速度。
缺点不能使用多线程入参ID从上页结果。 方案2
终极方案基于 方案1再优化 将limit offset, pageSize 的方式改成 id startId and id endId .
优点: 能用多线程并发查询。 步骤
1 查询 对应表的ID范围COUNT条数
2 根据count条数和每页数量计算页数根据页数 和 ID范围进行ID范围切分。
3根据ID范围发起多线程并发查询。 其中具体核心逻辑代码
ID范围查询
!-- 统计分页查询总条数 --select idfindIdRange resultTypecom.xyy.ms.export.core.erpreport.dto.ExportIdRangeDTOselectmin(b.id) as minId, max(b.id) as maxId, count(1) as countfrom storage_batchnum binclude refidbatchNumExportWhere/include/select ID切分逻辑
package com.xyy.ms.export.core.erpreport.dto;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import lombok.ToString;import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;/*** author stivenjin* version 1.0* description 说明: 取表中最小和最大ID 用ID翻页查询避免深度翻页批号库存翻页导出* 翻页优化步骤* 1:根据ID范围进行切分组* 2:用每组 的边界值进行id范围翻页查询。* date 2023/9/1 18:10*/
Getter
Setter
ToString
AllArgsConstructor
public class ExportIdRangeDTO implements Serializable {/*** 最小ID*/private int minId 0;/*** 最大ID*/private int maxId 0;/*** 总条数*/private long count 0;public boolean isValid() {return minId 0 maxId 0;}/*** 按页数分隔ID范围* param pageCount* return*/public ListExportIdRangeDTO splitByPageCount(int pageCount) {ListExportIdRangeDTO splitList new ArrayListExportIdRangeDTO();int startId minId;int endId maxId;int pageSize (int)Math.ceil((Double.valueOf(maxId) - Double.valueOf(minId)) / pageCount);System.out.println(pageSize: pageSize ,pageCount: pageCount);int tmp endId;for(int i 1 ;ipageCount;i){if(startId tmp){if(startId pageSize tmp){endId startId pageSize ;}else{endId tmp;}}else{break;}//System.out.println(循环调用 startId : endId);splitList.add(new ExportIdRangeDTO(startId, endId, 0));if(endId tmp){startId endId 1;}}return splitList;}public static void main(String[] args) {ExportIdRangeDTO dto new ExportIdRangeDTO(100,823540, 0);dto.splitByPageCount(10);System.out.println(切分一片原始 dto.getMinId() : dto.getMaxId());}
}if testminId ! null and maxId ! nulland b.id #{minId} and b.id lt; #{maxId}
/if 按ID范围切分后可用多线程并发查询导出
taskExecutor.submit
// 增加顺序按起点ID导出模式避免深度翻页慢SQL(之前是多线程并发深度翻页查MYSQLmysql cpu飙升)if (batchNumExportUseId) {ExportIdRangeDTO idRangeRes exportStorageBatchNumApi.findIdRange(params);logger.info( taskId [{}] 开始-异步顺序导出,idRange{},taskId, JSON.toJSONString(idRangeRes));if (idRangeRes ! null idRangeRes.isValid()) {paramsObject.put(pageSize, StorageWebConstant.PURCHASE_CALL_PAGESIZE);int pageCnt (int)(idRangeRes.getCount()/StorageWebConstant.PURCHASE_CALL_PAGESIZE);pageCnt pageCnt (idRangeRes.getCount()%StorageWebConstant.PURCHASE_CALL_PAGESIZE 0 ? 0:1);ListExportIdRangeDTO idRangeList idRangeRes.splitByPageCount(pageCnt);AtomicInteger pageNum new AtomicInteger(0);for (ExportIdRangeDTO idRange : idRangeList) {int pn pageNum.incrementAndGet();MapString, Object exportParamMap new HashMap();exportParamMap.putAll(paramsObject);exportParamMap.put(pageNum, pn);exportParamMap.put(minId, idRange.getMinId());exportParamMap.put(maxId, idRange.getMaxId());logger.info(## taskId [ taskId ]开始导出,第 pn 页 {}-{}, idRange.getMaxId(), idRange.getMaxId());exportMap.putIfAbsent(pn, taskExecutor.submit(() - storageReportService.listStorageBatchNumReportView(exportParamMap)));}for (int i 1; i pageNum.get(); i) {ListStorageReportViewVo list exportMap.get(i).get().getList();ExportExcelUtil.insertDataToExcel(work, colName, list, line, true);line line list.size();}}}
