前言

我們?nèi)粘Ｗ龇猪?yè)需求時(shí)，一般會(huì)用limit實(shí)現(xiàn)，但是當(dāng)偏移量特別大的時(shí)候，查詢效率就變得低下。本文將分4個(gè)方案，討論如何優(yōu)化MySQL百萬(wàn)數(shù)據(jù)的深分頁(yè)問(wèn)題，并附上最近優(yōu)化生產(chǎn)慢SQL的實(shí)戰(zhàn)案例。

limit深分頁(yè)為什么會(huì)變慢？

先看下表結(jié)構(gòu)哈：

CREATE TABLE account (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵Id',
  name varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '賬戶名',
  balance int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余額',
  create_time datetime NOT NULL COMMENT '創(chuàng)建時(shí)間',
  update_time datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新時(shí)間',
  PRIMARY KEY (id),
  KEY idx_name (name),
  KEY idx_update_time (update_time) //索引
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='賬戶表';

假設(shè)深分頁(yè)的執(zhí)行SQL如下：

select id,name,balance from account where update_time> '2020-09-19' limit 100000,10;

這個(gè)SQL的執(zhí)行時(shí)間如下：

執(zhí)行完需要0.742秒，深分頁(yè)為什么會(huì)變慢呢？如果換成 limit 0,10，只需要0.006秒哦

我們先來(lái)看下這個(gè)SQL的執(zhí)行流程：

1. 通過(guò)普通二級(jí)索引樹(shù)idx_update_time，過(guò)濾update_time條件，找到滿足條件的記錄ID。
2. 通過(guò)ID，回到主鍵索引樹(shù)，找到滿足記錄的行，然后取出展示的列（回表）
3. 掃描滿足條件的100010行，然后扔掉前100000行，返回。

SQL的執(zhí)行流程

執(zhí)行計(jì)劃如下：

SQL變慢原因有兩個(gè)：

1. limit語(yǔ)句會(huì)先掃描offset+n行，然后再丟棄掉前offset行，返回后n行數(shù)據(jù)。也就是說(shuō)limit 100000,10，就會(huì)掃描100010行，而limit 0,10，只掃描10行。
2. limit 100000,10 掃描更多的行數(shù)，也意味著回表更多的次數(shù)。

通過(guò)子查詢優(yōu)化

因?yàn)橐陨系腟QL，回表了100010次，實(shí)際上，我們只需要10條數(shù)據(jù)，也就是我們只需要10次回表其實(shí)就夠了。因此，我們可以通過(guò)減少回表次數(shù)來(lái)優(yōu)化。

回顧B+ 樹(shù)結(jié)構(gòu)

那么，如何減少回表次數(shù)呢？我們先來(lái)復(fù)習(xí)下B+樹(shù)索引結(jié)構(gòu)哈~

InnoDB中，索引分主鍵索引（聚簇索引）和二級(jí)索引

• 主鍵索引，葉子節(jié)點(diǎn)存放的是整行數(shù)據(jù)
• 二級(jí)索引，葉子節(jié)點(diǎn)存放的是主鍵的值。

把條件轉(zhuǎn)移到主鍵索引樹(shù)

如果我們把查詢條件，轉(zhuǎn)移回到主鍵索引樹(shù)，那就不就可以減少回表次數(shù)啦。轉(zhuǎn)移到主鍵索引樹(shù)查詢的話，查詢條件得改為主鍵id了，之前SQL的update_time這些條件咋辦呢？抽到子查詢那里嘛~

子查詢那里怎么抽的呢？因?yàn)槎?jí)索引葉子節(jié)點(diǎn)是有主鍵ID的，所以我們直接根據(jù)update_time來(lái)查主鍵ID即可，同時(shí)我們把 limit 100000的條件，也轉(zhuǎn)移到子查詢，完整SQL如下：

select id,name,balance FROM account where id >= (select a.id from account a where a.update_time >= '2020-09-19' limit 100000, 1) LIMIT 10;

查詢效果一樣的，執(zhí)行時(shí)間只需要0.038秒！

我們來(lái)看下執(zhí)行計(jì)劃

由執(zhí)行計(jì)劃得知，子查詢 table a查詢是用到了idx_update_time索引。首先在索引上拿到了聚集索引的主鍵ID,省去了回表操作，然后第二查詢直接根據(jù)第一個(gè)查詢的 ID往后再去查10個(gè)就可以了!

因此，這個(gè)方案是可以的~

INNER JOIN 延遲關(guān)聯(lián)

延遲關(guān)聯(lián)的優(yōu)化思路，跟子查詢的優(yōu)化思路其實(shí)是一樣的：都是把條件轉(zhuǎn)移到主鍵索引樹(shù)，然后減少回表。不同點(diǎn)是，延遲關(guān)聯(lián)使用了inner join代替子查詢。

優(yōu)化后的SQL如下：

SELECT  acct1.id,acct1.name,acct1.balance FROM account acct1 INNER JOIN (SELECT a.id FROM account a WHERE a.update_time >= '2020-09-19' ORDER BY a.update_time LIMIT 100000, 10) AS  acct2 on acct1.id= acct2.id;

查詢效果也是杠桿的，只需要0.034秒

執(zhí)行計(jì)劃如下：

查詢思路就是，先通過(guò)idx_update_time二級(jí)索引樹(shù)查詢到滿足條件的主鍵ID，再與原表通過(guò)主鍵ID內(nèi)連接，這樣后面直接走了主鍵索引了，同時(shí)也減少了回表。

標(biāo)簽記錄法

limit 深分頁(yè)問(wèn)題的本質(zhì)原因就是：偏移量（offset）越大，mysql就會(huì)掃描越多的行，然后再拋棄掉。這樣就導(dǎo)致查詢性能的下降。

其實(shí)我們可以采用標(biāo)簽記錄法，就是標(biāo)記一下上次查詢到哪一條了，下次再來(lái)查的時(shí)候，從該條開(kāi)始往下掃描。就好像看書(shū)一樣，上次看到哪里了，你就折疊一下或者夾個(gè)書(shū)簽，下次來(lái)看的時(shí)候，直接就翻到啦。

假設(shè)上一次記錄到100000，則SQL可以修改為：

select  id,name,balance FROM account where id > 100000 order by id limit 10;

這樣的話，后面無(wú)論翻多少頁(yè)，性能都會(huì)不錯(cuò)的，因?yàn)槊辛薸d索引。但是你，這種方式有局限性：需要一種類似連續(xù)自增的字段。

使用between...and...

很多時(shí)候，可以將limit查詢轉(zhuǎn)換為已知位置的查詢，這樣MySQL通過(guò)范圍掃描between...and，就能獲得到對(duì)應(yīng)的結(jié)果。

如果知道邊界值為100000，100010后，就可以這樣優(yōu)化：

select  id,name,balance FROM account where id between 100000 and 100010 order by id desc;

手把手實(shí)戰(zhàn)案例

我們一起來(lái)看一個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例哈。假設(shè)現(xiàn)在有表結(jié)構(gòu)如下，并且有200萬(wàn)數(shù)據(jù).

CREATE TABLE account (
 id varchar(32) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '主鍵',
 account_no varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '賬號(hào)'
 amount decimal(20,2) DEFAULT NULL COMMENT '金額'
 type varchar(10) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '類型A，B'
 create_time datetime DEFAULT NULL COMMENT '創(chuàng)建時(shí)間',
 update_time datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時(shí)間',
 PRIMARY KEY (id),
 KEY `idx_account_no` (account_no),
 KEY `idx_create_time` (create_time)
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='賬戶表' 

業(yè)務(wù)需求是這樣：獲取最2021年的A類型賬戶數(shù)據(jù)，上報(bào)到大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

一般思路的實(shí)現(xiàn)方式

很多伙伴接到這么一個(gè)需求，會(huì)直接這么實(shí)現(xiàn)了：

//查詢上報(bào)總數(shù)量
Integer total = accountDAO.countAccount();

//查詢上報(bào)總數(shù)量對(duì)應(yīng)的SQL
<select id ='countAccount' resultType="java.lang.Integer">
  seelct count(1) 
  from account
  where create_time >='2021-01-01 00:00:00'
  and  type ='A'
</select>

//計(jì)算頁(yè)數(shù)
int pageNo = total % pageSize == 0 ? total / pageSize : (total / pageSize + 1);

//分頁(yè)查詢，上報(bào)
for(int i = 0; i < pageNo; i++){
 List<AcctountPO> list = accountDAO.listAccountByPage(startRow,pageSize);
 startRow = (pageNo-1)*pageSize;
 //上報(bào)大數(shù)據(jù)
 postBigData(list);
}
 
//分頁(yè)查詢SQL（可能存在limit深分頁(yè)問(wèn)題，因?yàn)閍ccount表數(shù)據(jù)量幾百萬(wàn)）
<select id ='listAccountByPage' >
  seelct * 
  from account
  where create_time >='2021-01-01 00:00:00'
  and  type ='A'
  limit #{startRow},#{pageSize}
</select>

實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化方案

以上的實(shí)現(xiàn)方案，會(huì)存在limit深分頁(yè)問(wèn)題，因?yàn)閍ccount表數(shù)據(jù)量幾百萬(wàn)。那怎么優(yōu)化呢？

其實(shí)可以使用標(biāo)簽記錄法，有些伙伴可能會(huì)有疑惑，id主鍵不是連續(xù)的呀，真的可以使用標(biāo)簽記錄？

當(dāng)然可以，id不是連續(xù)，我們可以通過(guò)order by讓它連續(xù)嘛。優(yōu)化方案如下：

//查詢最小ID
String  lastId = accountDAO.queryMinId();

//查詢最大ID對(duì)應(yīng)的SQL
<select id="queryMinId" returnType=“java.lang.String”>
select MIN(id) 
from account
where create_time >='2021-01-01 00:00:00'
and type ='A'
</select>

//一頁(yè)的條數(shù)
Integer pageSize = 100;

List<AcctountPO> list ;
do{
   list = listAccountByPage(lastId,pageSize);
   //標(biāo)簽記錄法，記錄上次查詢過(guò)的Id
   lastId = list.get(list,size()-1).getId();
    //上報(bào)大數(shù)據(jù)
    postBigData(list);
}while(CollectionUtils.isNotEmpty(list));

<select id ="listAccountByPage">
  select * 
  from account 
  where create_time >='2021-01-01 00:00:00'
  and id > #{lastId}
  and type ='A'
  order by id asc  
  limit #{pageSize}
</select>

總結(jié)

到此這篇關(guān)于MySQL深分頁(yè)問(wèn)題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL深分頁(yè)問(wèn)題的內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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