這篇文章主要介紹了MySQL中分頁優(yōu)化的實例詳解,分頁優(yōu)化是MySQL優(yōu)化當中的重點,需要的朋友可以參考下

通常，我們會采用ORDER BY LIMIT start, offset 的方式來進行分頁查詢。例如下面這個SQL：

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

或者像下面這個不帶任何條件的分頁SQL：

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

一般而言，分頁SQL的耗時隨著 start 值的增加而急劇增加，我們來看下面這2個不同起始值的分頁SQL執(zhí)行耗時：

1. yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 500, 10; 
2. … 
3.  
4. 10 rows in set (0.05 sec) 
5.  
6.  
7. yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=6 ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10; 
8. … 
9.  
10. 10 rows in set (2.39 sec) 

可以看到，隨著分頁數(shù)量的增加，SQL查詢耗時也有數(shù)十倍增加，顯然不科學。今天我們就來分析下，如何能優(yōu)化這個分頁方案。 一般滴，想要優(yōu)化分頁的終極方案就是：沒有分頁，哈哈哈~~~，不要說我講廢話，確實如此，可以把分頁算法交給Sphinx、Lucence等第三方解決方案，沒必要讓MySQL來做它不擅長的事情。 當然了，有小伙伴說，用第三方太麻煩了，我們就想用MySQL來做這個分頁，咋辦呢?莫急，且待我們慢慢分析，先看下表DDL、數(shù)據(jù)量、查詢SQL的執(zhí)行計劃等信息：

1. yejr@imysql.com> SHOW CREATE TABLE `t1`; 
2. CREATE TABLE `t1` ( 
3. `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
4. ... 
5. `ftype` tinyint(3) unsigned NOT NULL, 
6. ... 
7. PRIMARY KEY (`id`) 
8. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
9.  
10. yejr@imysql.com> select count(*) from t1; 
11. +----------+ 
12. | count(*) | 
13. +----------+ 
14. | 994584 | 
15. +----------+ 
16.  
17. yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 500, 10/G 
18. *************************** 1. row *************************** 
19. id: 1 
20. select_type: SIMPLE 
21. table: t1 
22. type: index 
23. possible_keys: NULL 
24. key: PRIMARY 
25. key_len: 4 
26. ref: NULL 
27. rows: 510 
28. Extra: Using where 
29.  
30. yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10/G 
31. *************************** 1. row *************************** 
32. id: 1 
33. select_type: SIMPLE 
34. table: t1 
35. type: index 
36. possible_keys: NULL 
37. key: PRIMARY 
38. key_len: 4 
39. ref: NULL 
40. rows: 935510 
41. Extra: Using where 

可以看到，雖然通過主鍵索引進行掃描了，但第二個SQL需要掃描的記錄數(shù)太大了，而且需要先掃描約935510條記錄，然后再根據(jù)排序結果取10條記錄，這肯定是非常慢了。 針對這種情況，我們的優(yōu)化思路就比較清晰了，有兩點：

1、盡可能從索引中直接獲取數(shù)據(jù)，避免或減少直接掃描行數(shù)據(jù)的頻率

2、盡可能減少掃描的記錄數(shù)，也就是先確定起始的范圍，再往后取N條記錄即可

據(jù)此，我們有兩種相應的改寫方法：子查詢、表連接，即下面這樣的：

#采用子查詢的方式優(yōu)化，在子查詢里先從索引獲取到最大id，然后倒序排，再取10行結果集

#注意這里采用了2次倒序排，因此在取LIMIT的start值時，比原來的值加了10，即935510，否則結果將和原來的不一致

1. 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 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. id: 1 
4. select_type: PRIMARY 
5. table: <derived2> 
6. type: ALL 
7. possible_keys: NULL 
8. key: NULL 
9. key_len: NULL 
10. ref: NULL 
11. rows: 10 
12. Extra: Using filesort 
13. *************************** 2. row *************************** 
14. id: 2 
15. select_type: DERIVED 
16. table: t1 
17. type: ALL 
18. possible_keys: PRIMARY 
19. key: NULL 
20. key_len: NULL 
21. ref: NULL 
22. rows: 973192 
23. Extra: Using where 
24. *************************** 3. row *************************** 
25. id: 3 
26. select_type: SUBQUERY 
27. table: t1 
28. type: index 
29. possible_keys: NULL 
30. key: PRIMARY 
31. key_len: 4 
32. ref: NULL 
33. rows: 935511 
34. Extra: Using where 

1. #采用INNER JOIN優(yōu)化，JOIN子句里也優(yōu)先從索引獲取ID列表，然后直接關聯(lián)查詢獲得最終結果，這里不需要加10 
2. 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 
3. *************************** 1. row *************************** 
4. id: 1 
5. select_type: PRIMARY 
6. table: <derived2> 
7. type: ALL 
8. possible_keys: NULL 
9. key: NULL 
10. key_len: NULL 
11. ref: NULL 
12. rows: 935510 
13. Extra: NULL 
14. *************************** 2. row *************************** 
15. id: 1 
16. select_type: PRIMARY 
17. table: t1 
18. type: eq_ref 
19. possible_keys: PRIMARY 
20. key: PRIMARY 
21. key_len: 4 
22. ref: t2.id 
23. rows: 1 
24. Extra: NULL 
25. *************************** 3. row *************************** 
26. id: 2 
27. select_type: DERIVED 
28. table: t1 
29. type: index 
30. possible_keys: NULL 
31. key: PRIMARY 
32. key_len: 4 
33. ref: NULL 
34. rows: 973192 
35. Extra: Using where 

然后我們來對比下這2個優(yōu)化后的新SQL執(zhí)行時間：

1. 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; 
2. ... 
3. rows in set (1.86 sec) 
4. #采用子查詢優(yōu)化，從profiling的結果來看，相比原來的那個SQL快了：28.2% 
5.  
6. 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); 
7. ... 
8. 10 rows in set (1.83 sec) 
9. #采用INNER JOIN優(yōu)化，從profiling的結果來看，相比原來的那個SQL快了：30.8% 

我們再來看一個不帶過濾條件的分頁SQL對比：

1. #原始SQL 
2. yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10/G 
3. *************************** 1. row *************************** 
4. id: 1 
5. select_type: SIMPLE 
6. table: t1 
7. type: index 
8. possible_keys: NULL 
9. key: PRIMARY 
10. key_len: 4 
11. ref: NULL 
12. rows: 935510 
13. Extra: NULL 
14.  
15. yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10; 
16. ... 
17. 10 rows in set (2.22 sec) 
18.  
19. #采用子查詢優(yōu)化 
20. 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; 
21. *************************** 1. row *************************** 
22. id: 1 
23. select_type: PRIMARY 
24. table: <derived2> 
25. type: ALL 
26. possible_keys: NULL 
27. key: NULL 
28. key_len: NULL 
29. ref: NULL 
30. rows: 10 
31. Extra: Using filesort 
32. *************************** 2. row *************************** 
33. id: 2 
34. select_type: DERIVED 
35. table: t1 
36. type: ALL 
37. possible_keys: PRIMARY 
38. key: NULL 
39. key_len: NULL 
40. ref: NULL 
41. rows: 973192 
42. Extra: Using where 
43. *************************** 3. row *************************** 
44. id: 3 
45. select_type: SUBQUERY 
46. table: t1 
47. type: index 
48. possible_keys: NULL 
49. key: PRIMARY 
50. key_len: 4 
51. ref: NULL 
52. rows: 935511 
53. Extra: Using index 
54.  
55. 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; 
56. … 
57. 10 rows in set (2.01 sec) 
58. #采用子查詢優(yōu)化，從profiling的結果來看，相比原來的那個SQL快了：10.6% 
59.  
60.  
61. #采用INNER JOIN優(yōu)化 
62. yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1`ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id)/G 
63. *************************** 1. row *************************** 
64. id: 1 
65. select_type: PRIMARY 
66. table:  
67. type: ALL 
68. possible_keys: NULL 
69. key: NULL 
70. key_len: NULL 
71. ref: NULL 
72. rows: 935510 
73. Extra: NULL 
74. *************************** 2. row *************************** 
75. id: 1 
76. select_type: PRIMARY 
77. table: t1 
78. type: eq_ref 
79. possible_keys: PRIMARY 
80. key: PRIMARY 
81. key_len: 4 
82. ref: t1.id 
83. rows: 1 
84. Extra: NULL 
85. *************************** 3. row *************************** 
86. id: 2 
87. select_type: DERIVED 
88. table: t1 
89. type: index 
90. possible_keys: NULL 
91. key: PRIMARY 
92. key_len: 4 
93. ref: NULL 
94. rows: 973192 
95. Extra: Using index 
96.  
97. yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1`ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id); 
98. … 
99. 10 rows in set (1.70 sec) 
100. #采用INNER JOIN優(yōu)化，從profiling的結果來看，相比原來的那個SQL快了：30.2% 

至此，我們看到采用子查詢或者INNER JOIN進行優(yōu)化后，都有大幅度的提升，這個方法也同樣適用于較小的分頁，雖然LIMIT開始的 start 位置小了很多，SQL執(zhí)行時間也快了很多，但采用這種方法后，帶WHERE條件的分頁分別能提高查詢效率：24.9%、156.5%，不帶WHERE條件的分頁分別提高查詢效率：554.5%、11.7%，各位可以自行進行測試驗證。單從提升比例說，還是挺可觀的，確保這些優(yōu)化方法可以適用于各種分頁模式，就可以從一開始就是用。 我們來看下各種場景相應的提升比例是多少：

結論：這樣看就和明顯了，尤其是針對大分頁的情況，因此我們優(yōu)先推薦使用INNER JOIN方式優(yōu)化分頁算法。

上述每次測試都重啟mysqld實例，并且加了SQL_NO_CACHE，以保證每次都是直接數(shù)據(jù)文件或索引文件中讀取。如果數(shù)據(jù)經(jīng)過預熱后，查詢效率會一定程度提升，但但上述相應的效率提升比例還是基本一致的。