Mysql优化技巧之Limit查询的优化分析

前言

在实际业务中对于分页来说是一个比较常见的业务需求。那么就会使用到limit查询，当我们在使用limit查询的时候，在数据比较小、或者只查询前面一部分数据的时候效率是很高的。但是当数据量大的时候，或者查询offset数量比较大的时候，如：limit 100000,20效率往往就不尽人意了。通常的一个办法就是limit配合order by，如果order by有对用户的索引的话，效率通常是比较不错的。

对于这种情况，最简单的查询就是 使用覆盖索引，查询某些需要的列。这样的效果是很好的

如下面这个

mysql> select * from student limit 1000000,1;
+---------+------------+------------+------------+-------+---------------------+
| id  | first_name | last_name | created_at | score | updated_at   |
+---------+------------+------------+------------+-------+---------------------+
| 1000001 | kf9dxbgnui | ylxnpshjph | 2019-07-11 | 97 | 2019-07-11 14:29:59 | |
+---------+------------+------------+------------+-------+---------------------+
1 rows in set (0.31 sec)

可以看到时间

mysql> explain select score,first_name from student order by created_at limit 1000000,20 \g
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: simple
  table: student
 partitions: null
   type: index
possible_keys: null
   key: time_sorce_name
  key_len: 69
   ref: null
   rows: 1000001
  filtered: 100.00
  extra: using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

这样的话查询的列使用到的了覆盖索引，扫描行数会减少很多，但是这样的效果也不是很尽人意，但是如果有其他的查询的话，这样的查询也会变的很慢。

比如我们加上last_name列。

如下

mysql> select score,first_name,last_name from student order by created_at limit 1000000,1;
+-------+------------+------------+
| score | first_name | last_name |
+-------+------------+------------+
| 86 | knksv2g2fy | wb5qjelzuk |
+-------+------------+------------+
1 row in set (4.81 sec)

mysql>

这个查询需要执行 4秒多的时间。通过分析可以看到这个查询是没有办法使用索引的

mysql> explain select score,first_name,last_name from student order by created_at limit 1000000,1\g
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: simple
  table: student
 partitions: null
   type: all
possible_keys: null
   key: null
  key_len: null
   ref: null
   rows: 6489221
  filtered: 100.00
  extra: using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

那么我们现在把查询修改如下

mysql> select student.score,student.first_name from student inner join (select id from student order by created_at limit 1000000,1 ) as temp using(id);
+-------+------------+
| score | first_name |
+-------+------------+
| 15 | 2qwz  |
+-------+------------+
1 row in set (0.18 sec)

mysql> explain select student.score,student.first_name,last_name from student inner join (select id from student order by created_at limit 1000000,1 ) as temp using(id);
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+-----------------+---------+---------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table  | partitions | type | possible_keys | key    | key_len | ref  | rows | filtered | extra  |
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+-----------------+---------+---------+---------+----------+-------------+
| 1 | primary  | <derived2> | null  | all | null   | null   | null | null | 1000001 | 100.00 | null  |
| 1 | primary  | student | null  | eq_ref | primary  | primary   | 4  | temp.id |  1 | 100.00 | null  |
| 2 | derived  | student | null  | index | null   | time_sorce_name | 69  | null | 1000001 | 100.00 | using index |
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+-----------------+---------+---------+---------+----------+-------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

分析结果,可以看到这个时候只查询了1000001一条数据记录。为什么会有这样的变化呢。这种叫延时关联，先通过使用覆盖索引查询返回需要的主键,再根据主键关联原表获得需要的数据，尽可能的减少了需要扫描的行数。

在某些特定的场合，其实有另外一种优化方案的。比如要获取最新的几条插入记录。那么在上一次查询的时候我们可以记录下最后一条记录的主键id(last_id)。
那么查询就可以改为

select score,first_name,last_name,id from student where id>=last_id order by id asc limit 1

比如last_id=1000000那么这个查询就会从1000000开始。这样的场景不管数据到多大的offset性能都会很好。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。