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Mysql学习MySQL中分页优化的实例详解

作者：VEPHP   时间 2017-09-21

《Mysql学习MySQL中分页优化的实例详解》要点：
本文介绍了Mysql学习MySQL中分页优化的实例详解，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。

通常,我们会采用ORDER BY LIMIT start, offset 的方式来进行分页查询.例如下面这个SQL：MYSQL教程

SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 100, 10;

或者像下面这个不带任何条件的分页SQL：MYSQL教程

SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 100, 10;

一般而言,分页SQL的耗时随着 start 值的增加而急剧增加,我们来看下面这2个不同起始值的分页SQL执行耗时：MYSQL教程

yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 500, 10;
…
10 rows in set (0.05 sec)
yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=6 ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10;
…
10 rows in set (2.39 sec)

可以看到,随着分页数量的增加,SQL查询耗时也有数十倍增加,显然不科学.今天我们就来分析下,如何能优化这个分页方案. 一般滴,想要优化分页的终极方案就是：没有分页,哈哈哈~~~,不要说我讲废话,确实如此,可以把分页算法交给Sphinx、Lucence等第三方解决方案,没必要让MySQL来做它不擅长的事情. 当然了,有小伙伴说,用第三方太麻烦了,我们就想用MySQL来做这个分页,咋办呢?莫急,且待我们慢慢分析,先看下表DDL、数据量、查询SQL的执行计划等信息：MYSQL教程

yejr@imysql.com> SHOW CREATE TABLE `t1`;
CREATE TABLE `t1` (
 `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
...
 `ftype` tinyint(3) unsigned NOT NULL,
...
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
yejr@imysql.com> select count(*) from t1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 994584 |
+----------+
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 500, 10\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: t1
 type: index
possible_keys: NULL
 key: PRIMARY
 key_len: 4
 ref: NULL
 rows: 510
 Extra: Using where
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: t1
 type: index
possible_keys: NULL
 key: PRIMARY
 key_len: 4
 ref: NULL
 rows: 935510
 Extra: Using where

可以看到,虽然通过主键索引进行扫描了,但第二个SQL需要扫描的记录数太大了,而且需要先扫描约935510条记录,然后再根据排序结果取10条记录,这肯定是非常慢了. 针对这种情况,我们的优化思路就比较清晰了,有两点：MYSQL教程

1、尽可能从索引中直接获取数据,避免或减少直接扫描行数据的频率
2、尽可能减少扫描的记录数,也就是先确定起始的范围,再往后取N条记录即可MYSQL教程

据此,我们有两种相应的改写方法：子查询、表连接,即下面这样的：MYSQL教程

#采用子查询的方式优化,在子查询里先从索引获取到最大id,然后倒序排,再取10行结果集
#注意这里采用了2次倒序排,因此在取LIMIT的start值时,比原来的值加了10,即935510,否则结果将和原来的不一致
MYSQL教程

yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: PRIMARY
 table: <derived2>
 type: ALL
possible_keys: NULL
 key: NULL
 key_len: NULL
 ref: NULL
 rows: 10
 Extra: Using filesort
*************************** 2. row ***************************
 id: 2
 select_type: DERIVED
 table: t1
 type: ALL
possible_keys: PRIMARY
 key: NULL
 key_len: NULL
 ref: NULL
 rows: 973192
 Extra: Using where
*************************** 3. row ***************************
 id: 3
 select_type: SUBQUERY
 table: t1
 type: index
possible_keys: NULL
 key: PRIMARY
 key_len: 4
 ref: NULL
 rows: 935511
 Extra: Using where

#采用INNER JOIN优化,JOIN子句里也优先从索引获取ID列表,然后直接关联查询获得最终结果,这里不需要加10
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id)\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: PRIMARY
 table: <derived2>
 type: ALL
possible_keys: NULL
 key: NULL
 key_len: NULL
 ref: NULL
 rows: 935510
 Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
 id: 1
 select_type: PRIMARY
 table: t1
 type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 4
 ref: t2.id
 rows: 1
 Extra: NULL
*************************** 3. row ***************************
 id: 2
 select_type: DERIVED
 table: t1
 type: index
possible_keys: NULL
 key: PRIMARY
 key_len: 4
 ref: NULL
 rows: 973192
 Extra: Using where

然后我们来对比下这2个优化后的新SQL执行时间：MYSQL教程

yejr@imysql.com> SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) T ORDER BY id DESC;
...
rows in set (1.86 sec)
#采用子查询优化,从profiling的结果来看,相比原来的那个SQL快了：28.2%
yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id);
...
10 rows in set (1.83 sec)
#采用INNER JOIN优化,从profiling的结果来看,相比原来的那个SQL快了：30.8%

我们再来看一个不带过滤条件的分页SQL对比：MYSQL教程

#原始SQL
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10\G
*************************** 1. row ***************************
      id: 1
 select_type: SIMPLE
    table: t1
     type: index
possible_keys: NULL
     key: PRIMARY
   key_len: 4
     ref: NULL
     rows: 935510
    Extra: NULL
yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10;
...
10 rows in set (2.22 sec)
#采用子查询优化
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC;
*************************** 1. row ***************************
      id: 1
 select_type: PRIMARY
    table: <derived2>
     type: ALL
possible_keys: NULL
     key: NULL
   key_len: NULL
     ref: NULL
     rows: 10
    Extra: Using filesort
*************************** 2. row ***************************
      id: 2
 select_type: DERIVED
    table: t1
     type: ALL
possible_keys: PRIMARY
     key: NULL
   key_len: NULL
     ref: NULL
     rows: 973192
    Extra: Using where
*************************** 3. row ***************************
      id: 3
 select_type: SUBQUERY
    table: t1
     type: index
possible_keys: NULL
     key: PRIMARY
   key_len: 4
     ref: NULL
     rows: 935511
    Extra: Using index
yejr@imysql.com> SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC;
…
10 rows in set (2.01 sec)
#采用子查询优化,从profiling的结果来看,相比原来的那个SQL快了：10.6%
#采用INNER JOIN优化
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1`ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id)\G
*************************** 1. row ***************************
      id: 1
 select_type: PRIMARY
    table: 
     type: ALL
possible_keys: NULL
     key: NULL
   key_len: NULL
     ref: NULL
     rows: 935510
    Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
      id: 1
 select_type: PRIMARY
    table: t1
     type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
     key: PRIMARY
   key_len: 4
     ref: t1.id
     rows: 1
    Extra: NULL
*************************** 3. row ***************************
      id: 2
 select_type: DERIVED
    table: t1
     type: index
possible_keys: NULL
     key: PRIMARY
   key_len: 4
     ref: NULL
     rows: 973192
    Extra: Using index
yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1`ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id);
…
10 rows in set (1.70 sec)
#采用INNER JOIN优化,从profiling的结果来看,相比原来的那个SQL快了：30.2%

至此,我们看到采用子查询或者INNER JOIN进行优化后,都有大幅度的提升,这个方法也同样适用于较小的分页,虽然LIMIT开始的 start 位置小了很多,SQL执行时间也快了很多,但采用这种方法后,带WHERE条件的分页分别能提高查询效率：24.9%、156.5%,不带WHERE条件的分页分别提高查询效率：554.5%、11.7%,各位可以自行进行测试验证.单从提升比例说,还是挺可观的,确保这些优化方法可以适用于各种分页模式,就可以从一开始就是用. 我们来看下各种场景相应的提升比例是多少：
MYSQL教程

201558115710029.jpg (649×215)MYSQL教程

结论：这样看就和明显了,尤其是针对大分页的情况,因此我们优先推荐使用INNER JOIN方式优化分页算法.MYSQL教程

上述每次测试都重启mysqld实例,并且加了SQL_NO_CACHE,以保证每次都是直接数据文件或索引文件中读取.如果数据经过预热后,查询效率会一定程度提升,但但上述相应的效率提升比例还是基本一致的.
MYSQL教程

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