前言
我們?nèi)粘W龇猪撔枨髸r,一般會用limit實現(xiàn),但是當偏移量特別大的時候,查詢效率就變得低下。本文將分四個方案,討論如何優(yōu)化MySQL百萬數(shù)據(jù)的深分頁問題,并附上最近優(yōu)化生產(chǎn)慢SQL的實戰(zhàn)案例。
limit深分頁為什么會變慢?
先看下表結(jié)構(gòu)哈:
CREATETABLEaccount(
idint(11)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'主鍵Id',
namevarchar(255)DEFAULTNULLCOMMENT'賬戶名',
balanceint(11)DEFAULTNULLCOMMENT'余額',
create_timedatetimeNOTNULLCOMMENT'創(chuàng)建時間',
update_timedatetimeNOTNULLONUPDATECURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'更新時間',
PRIMARYKEY(id),
KEYidx_name(name),
KEYidx_update_time(update_time)//索引
)ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=1570068DEFAULTCHARSET=utf8ROW_FORMAT=REDUNDANTCOMMENT='賬戶表';
假設(shè)深分頁的執(zhí)行SQL如下:
selectid,name,balancefromaccountwhereupdate_time>'2020-09-19'limit100000,10;
這個SQL的執(zhí)行時間如下:
執(zhí)行完需要0.742秒,深分頁為什么會變慢呢?如果換成 limit 0,10
,只需要0.006秒哦
我們先來看下這個SQL的執(zhí)行流程:
- 通過普通二級索引樹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。
執(zhí)行計劃如下:
SQL變慢原因有兩個:
-
limit語句會先掃描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
,就會掃描100010行,而limit 0,10
,只掃描10行。 -
limit 100000,10
掃描更多的行數(shù),也意味著回表更多的次數(shù)。
通過子查詢優(yōu)化
因為以上的SQL,回表了100010次,實際上,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)
那么,如何減少回表次數(shù)呢?我們先來復習下B+樹索引結(jié)構(gòu)哈~
InnoDB中,索引分主鍵索引(聚簇索引)和二級索引
- 主鍵索引,葉子節(jié)點存放的是整行數(shù)據(jù)
- 二級索引,葉子節(jié)點存放的是主鍵的值。
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?因為二級索引葉子節(jié)點是有主鍵ID的,所以我們直接根據(jù)update_time
來查主鍵ID即可,同時我們把 limit 100000
的條件,也轉(zhuǎn)移到子查詢,完整SQL如下:
selectid,name,balanceFROMaccountwhereid>=(selecta.idfromaccountawherea.update_time>='2020-09-19'limit100000,1)LIMIT10;寫漏了,可以補下時間條件在外面
查詢效果一樣的,執(zhí)行時間只需要0.038秒!
我們來看下執(zhí)行計劃
由執(zhí)行計劃得知,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)第一個查詢的 ID往后再去查10個就可以了!
因此,這個方案是可以的~
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:
SELECTacct1.id,acct1.name,acct1.balanceFROMaccountacct1INNERJOIN(SELECTa.idFROMaccountaWHEREa.update_time>='2020-09-19'ORDERBYa.update_timeLIMIT100000,10)ASacct2onacct1.id=acct2.id;
查詢效果也是杠桿的,只需要0.034秒
執(zhí)行計劃如下:
查詢思路就是,先通過idx_update_time
二級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,同時也減少了回表。
標簽記錄法
limit 深分頁問題的本質(zhì)原因就是:偏移量(offset)越大,mysql就會掃描越多的行,然后再拋棄掉。這樣就導致查詢性能的下降。
其實我們可以采用標簽記錄法,就是標記一下上次查詢到哪一條了,下次再來查的時候,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書簽,下次來看的時候,直接就翻到啦。
假設(shè)上一次記錄到100000,則SQL可以修改為:
selectid,name,balanceFROMaccountwhereid>100000orderbyidlimit10;
這樣的話,后面無論翻多少頁,性能都會不錯的,因為命中了id
索引。但是這種方式有局限性: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
,就能獲得到對應的結(jié)果。
如果知道邊界值為100000,100010后,就可以這樣優(yōu)化:
selectid,name,balanceFROMaccountwhereidbetween100000and100010orderbyid;
手把手實戰(zhàn)案例
我們一起來看一個實戰(zhàn)案例哈。假設(shè)現(xiàn)在有表結(jié)構(gòu)如下,并且有200萬數(shù)據(jù).
CREATETABLEaccount(
idvarchar(32)COLLATEutf8_binNOTNULLCOMMENT'主鍵',
account_novarchar(64)COLLATEutf8_binNOTNULLDEFAULT''COMMENT'賬號'
amountdecimal(20,2)DEFAULTNULLCOMMENT'金額'
typevarchar(10)COLLATEutf8_binDEFAULTNULLCOMMENT'類型A,B'
create_timedatetimeDEFAULTNULLCOMMENT'創(chuàng)建時間',
update_timedatetimeDEFAULTNULLCOMMENT'更新時間',
PRIMARYKEY(id),
KEY`idx_account_no`(account_no),
KEY`idx_create_time`(create_time)
)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8COLLATE=utf8_binCOMMENT='賬戶表'
業(yè)務需求是這樣:獲取最2021年的A類型賬戶數(shù)據(jù),上報到大數(shù)據(jù)平臺。
一般思路的實現(xiàn)方式
很多伙伴接到這么一個需求,會直接這么實現(xiàn)了:
//查詢上報總數(shù)量
Integertotal=accountDAO.countAccount();
//查詢上報總數(shù)量對應的SQL
//計算頁數(shù)
intpageNo=total%pageSize==0?total/pageSize:(total/pageSize+1);
//分頁查詢,上報
for(inti=0;ilist=accountDAO.listAccountByPage(startRow,pageSize);
startRow=(pageNo-1)*pageSize;
//上報大數(shù)據(jù)
postBigData(list);
}
//分頁查詢SQL(可能存在limit深分頁問題,因為account表數(shù)據(jù)量幾百萬)
實戰(zhàn)優(yōu)化方案
以上的實現(xiàn)方案,會存在limit深分頁問題,因為account表數(shù)據(jù)量幾百萬。那怎么優(yōu)化呢?
其實可以使用標簽記錄法,有些伙伴可能會有疑惑,id主鍵不是連續(xù)的呀,真的可以使用標簽記錄?
當然可以,id不是連續(xù),我們可以通過order by
讓它連續(xù)嘛。優(yōu)化方案如下:
//查詢最小ID
StringlastId=accountDAO.queryMinId();
//查詢最小ID對應的SQL
//一頁的條數(shù)
IntegerpageSize=100;
Listlist;
do{
list=listAccountByPage(lastId,pageSize);
//標簽記錄法,記錄上次查詢過的Id
lastId=list.get(list,size()-1).getId();
//上報大數(shù)據(jù)
postBigData(list);
}while(CollectionUtils.isNotEmpty(list));
-
SQL
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原文標題:聊聊如何解決 MySQL 深分頁問題
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