在 MySQL 中通常我们使用 limit 来完成页面上的分页功能,但是当数据量达到一个很大的值之后,越往后翻页,接口的响应速度就越慢。本文主要讨论 limit 分页大偏移量执行速度慢的原因及优化方案,为了模拟这种情况,下面首先介绍表结构和执行的 SQL。
1. 开篇词
在 MySQL 中通常我们使用 limit 来完成页面上的分页功能,但是当数据量达到一个很大的值之后,越往后翻页,接口的响应速度就越慢。
本文主要讨论 limit 分页大偏移量执行速度慢的原因及优化方案,为了模拟这种情况,下面首先介绍表结构和执行的 SQL。
2. 场景模拟
2.1 建表语句
首先建立一张用户表 user,它的结构比较简单,包含 id、sex 和 name 三个字段,为了让 SQL 的执行时间变化更加明显,这里拷贝了9个姓名列。
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`sex` tinyint(4) NULL DEFAULT NULL COMMENT '性别 0-男 1-女',
`name1` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`name2` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`name3` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`name4` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`name5` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`name6` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`name7` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`name8` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`name9` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
INDEX `sex`(`sex`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
2.2 数据填充
然后我创建了一个存储过程来进行数据的填充,一共9000000条数据。这个函数执行会比较耗时,我运行了617.284秒。
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `data`()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=9000000)do
insert into user values(i,0,i,i,i,i,i,i,i,i,i);
set i=i+1;
end while;
end
执行完函数后再执行一句修改性别字段的 SQL,是为了体现索引的效果。
-- 将id为偶数的user设置性别为1-女
update user set sex=1 where id%2=0;
2.3 SQL 与执行时间
SQL | 执行时间 |
---|---|
select * from user where sex = 1 limit 100, 10; | OK, Time: 0.005000s |
select * from user where sex = 1 limit 1000, 10; | OK, Time: 0.007000s |
select * from user where sex = 1 limit 10000, 10; | OK, Time: 0.016000s |
select * from user where sex = 1 limit 100000, 10; | OK, Time: 0.169000s |
select * from user where sex = 1 limit 1000000, 10; | OK, Time: 5.892000s |
select * from user where sex = 1 limit 10000000, 10; | OK, Time: 33.465000s |
可以看到,limit 的偏移量越大,执行时间越长,百万级别时执行时间已经有半分钟了,这还仅仅是一张简单的用户表,如果是真实的业务表,可以想象执行时间会有多久。
2.4 原因分析
首先来分析一下这句 SQL 执行的过程。
由于 sex 列是索引列,MySQL会走 sex 这棵索引树,命中 sex=1 的数据。
然后又由于普通索引中存储的是主键 id 的值,且查询语句要求查询所有列,所以这里会发生一个回表的情况。即在命中 sex 索引树中值为1的数据后,拿着它叶子节点上的值也就是主键 id 去主键索引树上查询这一行其他列(name、sex)的值,最后返回到结果集中,这样第一行数据就查询成功了。
最后这句 SQL 要求 limit 100, 10
,也就是查询第101到110个数据,但是 MySQL 会查询前110行,然后将前100行抛弃,最后结果集中就只剩下了第101到110行,执行结束。
小结一下,在上述的执行过程中,造成 limit 大偏移量执行时间变久的原因有:
- 查询所有列导致回表
limit a, b
会查询前a+b条数据,然后丢弃前a条数据
综合上述两个原因,MySQL 花费了大量时间在回表上,而其中a次回表的结果又不会出现在结果集中,这才导致查询时间变得越来越长。
3. 优化方案
3.1 覆盖索引
既然无效的回表是导致查询变慢的主要原因,那么优化方案就主要从减少回表次数方面入手,假设在 limit a, b
中我们首先得到了 a+1 到 a+b 条数据的id,然后再进行回表获取其他列数据,那么就减少了a次回表操作,速度肯定会快上不少。
这里就涉及到覆盖索引了,所谓的覆盖索引就是从普通索引树中就能查到的想要数据,而不需要通过回表从主键索引中查询其他列,能够显著提升性能。
基于这样的思路,优化方案就是先查询得到主键id,然后再根据主键id查询其他列数据,优化后的 SQL 以及执行时间如下表。
优化后的 SQL | 执行时间 |
---|---|
select * from user a join (select id from user where sex = 1 limit 100, 10) b on a.id=b.id; | OK, Time: 0.000000s |
select * from user a join (select id from user where sex = 1 limit 1000, 10) b on a.id=b.id; | OK, Time: 0.00000s |
select * from user a join (select id from user where sex = 1 limit 10000, 10) b on a.id=b.id; | OK, Time: 0.002000s |
select * from user a join (select id from user where sex = 1 limit 100000, 10) b on a.id=b.id; | OK, Time: 0.015000s |
select * from user a join (select id from user where sex = 1 limit 1000000, 10) b on a.id=b.id; | OK, Time: 0.151000s |
select * from user a join (select id from user where sex = 1 limit 10000000, 10) b on a.id=b.id; | OK, Time: 1.161000s |
果然,从执行时间上看,执行效率得到了显著提升。
3.2 条件过滤
当然还有一种有缺陷的方法是基于排序做条件过滤。
比如像上面的示例 user 表,我要使用 limit 分页得到1000001到1000010条数据,可以这样写 SQL:
select * from user where sex = 1 and id > (select id from user where sex = 1 limit 1000000, 1) limit 10;
使用这样的方式优化是有条件的:主键id必须是有序的。
在有序的条件下,也可以使用比如创建时间等其他字段来代替主键id,但是前提是这个字段是建立了索引的。
总之,使用条件过滤的方式来优化 limit 是有诸多限制的,一般还是推荐使用覆盖索引的方式来优化。
4. 小结
本文主要分析了 limit 分页大偏移量执行速度慢的原因,同时也提出了相应的优化方案,推荐使用覆盖索引的方式来优化 limit 分页大偏移执行速度慢的问题。
希望能帮助到大家。
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