你知道MySQL的Limit有性能问题吗

2019年6月19日14:51:53 发表评论 30 浏览

你知道MySQL的Limit有性能问题吗

MySQL的分页查询通常通过limit来实现。

MySQL的limit基本用法很简单。limit接收1或2个整数型参数,如果是2个参数,第一个是指定第一个返回记录行的偏移量,第二个是返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是0。

为了与PostgreSQL兼容,limit也支持limit # offset #

问题

对于小的偏移量,直接使用limit来查询没有什么问题,但随着数据量的增大,越往后分页,limit语句的偏移量就会越大,速度也会明显变慢。

优化思想

避免数据量大时扫描过多的记录

解决

子查询的分页方式或者JOIN分页方式。

JOIN分页和子查询分页的效率基本在一个等级上,消耗的时间也基本一致。

下面举个例子。一般MySQL的主键是自增的数字类型,这种情况下可以使用下面的方式进行优化。

下面以真实的生产环境的80万条数据的一张表为例,比较一下优化前后的查询耗时:

 -- 传统limit,文件扫描 [SQL]SELECT * FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000,2; 受影响的行: 0 时间: 5.371s -- 子查询方式,索引扫描 [SQL] SELECT * FROM tableName WHERE id >= (SELECT id FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000 , 1) LIMIT 2; 受影响的行: 0 时间: 0.274s -- JOIN分页方式 [SQL] SELECT * FROM tableName AS t1 JOIN (SELECT id FROM tableName ORDER BY id desc LIMIT 500000, 1) AS t2 WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT 2; 受影响的行: 0 时间: 0.278s

可以看到经过优化性能提高了将近20倍。

优化原理

子查询是在索引上完成的,而普通的查询时在数据文件上完成的,通常来说,索引文件要比数据文件小得多,所以操作起来也会更有效率。因为要取出所有字段内容,第一种需要跨越大量数据块并取出,而第二种基本通过直接根据索引字段定位后,才取出相应内容,效率自然大大提升。

因此,对limit的优化,不是直接使用limit,而是首先获取到offset的id,然后直接使用limit size来获取数据。

在实际项目使用,可以利用类似策略模式的方式去处理分页,例如,每页100条数据,判断如果是100页以内,就使用最基本的分页方式,大于100,则使用子查询的分页方式。

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