我們?nèi)粘Ｗ龇猪撔枨髸r(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百萬數(shù)據(jù)的深分頁問題.

一、limit深分頁為什么會(huì)變慢

表結(jié)構(gòu)

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';

執(zhí)行的深分頁SQL為

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

我們先來看下這個(gè)SQL的執(zhí)行流程：

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

（每一條select語句都會(huì)從1遍歷至當(dāng)前位置，若跳轉(zhuǎn)到第10000頁，則會(huì)遍歷100000條記錄）

執(zhí)行計(jì)劃如下：

SQL變慢原因有兩個(gè)：

1. limit語句會(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)。

二、優(yōu)化方案

2.1 通過子查詢優(yōu)化（覆蓋索引）

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，我們可以通過減少回表次數(shù)來優(yōu)化。

回顧B+樹結(jié)構(gòu)

如何減少回表次數(shù)呢？我們先來復(fù)習(xí)下B+樹索引結(jié)構(gòu)

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。

覆蓋索引

覆蓋索引（covering index ，或稱為索引覆蓋）即從非主鍵索引中就能查到的記錄，而不需要查詢主鍵索引中的記錄，避免了回表的產(chǎn)生減少了樹的搜索次數(shù)，顯著提升性能。

如何確定數(shù)據(jù)庫成功使用了覆蓋索引呢？ —— 當(dāng)發(fā)起一個(gè)索引覆蓋查詢時(shí)，在explain的extra列可以看到using index的信息

可以看到Extra中的Using index，表明我們成功使用了覆蓋索引

把條件轉(zhuǎn)移到主鍵索引樹

如果我們把查詢條件，轉(zhuǎn)移回到主鍵索引樹，那就不就可以減少回表次數(shù)啦。轉(zhuǎn)移到主鍵索引樹查詢的話，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; -- （可以加下時(shí)間條件到外面的主查詢）

查詢效果一樣的，執(zhí)行時(shí)間只需要0.038秒！ 0.742秒 ——> 0.038秒

我們來看下執(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!

所謂的覆蓋索引就是從普通索引樹中就能查到的想要數(shù)據(jù)，而不需要通過回表從主鍵索引中查詢其他列，能夠顯著提升性能。

因此，這個(gè)方案是可以的~

2.2 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，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idx_update_time二級(jí)索引樹查詢到滿足條件的主鍵ID，再與原表通過主鍵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。

2.3 標(biāo)簽記錄法（要求id是有序的）

limit 深分頁問題的本質(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，下次再來查的時(shí)候，從該條開始往下掃描。就好像看書一樣，上次看到哪里了，你就折疊一下或者夾個(gè)書簽，下次來看的時(shí)候，直接就翻到啦。

select id,name,balance from account limit 1000000,10;

假設(shè)上一次記錄到100000，則SQL可以優(yōu)化為：

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

這樣的話，后面無論翻多少頁，性能都會(huì)不錯(cuò)的，因?yàn)槊辛?code>id索引。但是你，這種方式有局限性：要求id是連續(xù)的、并且有序。

在有序的條件下，也可以使用比如創(chuàng)建時(shí)間等其他字段來代替主鍵id，但是前提是這個(gè)字段是建立了索引的。

id不是連續(xù)，我們可以通過order by讓它連續(xù)

總之，使用條件過濾的方式來優(yōu)化 limit 是有諸多限制的，一般還是推薦使用覆蓋索引的方式來優(yōu)化。

2.4 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通過范圍掃描between...and，就能獲得到對(duì)應(yīng)的結(jié)果。

select id,name,balance from account limit 1000000,10;

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;

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。