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MySQL进行大数据量分页的优化技巧分享

作者：我想问问天

mysql大数据量分页情况下性能会很差,所以本文就来讲一讲mysql大数据量下偏移量很大,性能很差的问题,并附上解决方式,希望对大家有所帮助

前言

之前有看过到mysql大数据量分页情况下性能会很差，但是没有探究过它的原因，今天讲一讲mysql大数据量下偏移量很大，性能很差的问题，并附上解决方式。

原因

将原因前我们先做一个试验，我做试验使用的是mysql5.7.24版本（mysql8上我也试验出来同样的问题），看看mysql是不是在偏移量比较大的时候分页会比较慢，性能比较差

版本

mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.7.24    |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

表结构

CREATE TABLE `trace_monitor_log` (
  `id` varchar(30) NOT NULL COMMENT '表主键id',
  `user_id` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',
  `trace_id` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '追踪id',
  `trace_type` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '追踪类型',
  `path` mediumtext COMMENT '追踪路径',
  `source_ip` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '来源ip',
  `ext_params` mediumtext COMMENT '请求扩展参数',
  `costs` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '请求耗时(毫秒)',
  `exception` mediumtext COMMENT '异常信息',
  `create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `trace_id` (`trace_id`),
  KEY `trace_type` (`trace_type`),
  KEY `create_time` (`create_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='监控日志表';

试验过程

这个是我从测试环境找的一张日志表，里面的数据量是580万左右，我们先看看只查询普通10条数据的情况。

数据量

mysql> select count(*) from trace_monitor_log;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  5806836 |
+----------+
1 row in set (1.66 sec)

explain select * from trace_monitor_log order by trace_id limit 10;

可以看到没有offset偏移量的时候可以直接走索引，key是trace_id，并且只查询了10条数据。

我们在来看看如果offset是1000的时候。

explain select * from trace_monitor_log order by trace_id limit 10 offset 1000;

可以看到偏移量比较小的时候还是可以走索引，rows是1010，这时候发现虽然我们只要查询10条数据，但是查询的时候还是会扫描1000条无用的索引记录。

我们接下往下把offset加到100万

explain select * from trace_monitor_log order by trace_id limit 10 offset 1000000;

这个时候就会发现一个神奇的现象，竟然没有走索引了，type是ALL，就是全表扫描了，执行时间大概花了40多秒，性能确实很差。这里的原因，本来根据索引查出来100万条记录，然后把不需要的数据给丢弃掉，mysql会计算查询成本，发现这样走索引还没有全表扫描快，所以用了全表扫描，但是全表扫描就为了拿到十条数据显然是性能很差的。mysql并不会自动判断先根据trace_id的索引找到偏移量需要的10条数据，再根据这10条索引找到叶子节点的主键记录去回表查询数据，导致了这么差的性能。

解决方式

1.延迟关联

先使用覆盖索引的方式找到对应order by 之后的limit条索引，因为是覆盖索引，直接用的索引记录，没有回表所以很快。接着在使用join的方式，将索引记录和原表关联起来就可以查出来对应的limit条数据。

explain select * from trace_monitor_log t1 join (select trace_id from trace_monitor_log  order by trace_id limit 1000000,10) t2 on t1.trace_id = t2.trace_id

执行时间平均在500-600毫秒左右，相比全表扫描快了很多。

2.书签记录

这个概念我也是从网上看到的，还没找到具体这个概念的出处在哪里。不过不要困于这个概念，只要理解是先找到对应要查询一条索引记录（书签），再根据这个索引去范围查询对应的limit条数数据就容易理解了。

explain select * from trace_monitor_log t1 where trace_id > (select trace_id from trace_monitor_log  order by trace_id limit 999999,1)   order by trace_id limit 10

执行时间和延迟关联差不多，也都走了索引，所以性能也比较好。

到此这篇关于MySQL进行大数据量分页的优化技巧分享的文章就介绍到这了,更多相关MySQL大数据量分页内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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