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MySQL优化案例系列-mysql分页优化

2017年12月12日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

通常，我们会采用order by limit start, offset 的方式来进行分页查询。例如下面这个sql：

select * from `t1` where ftype=1 order by id desc limit 100, 10;

或者像下面这个不带任何条件的分页sql：

select * from `t1` order by id desc limit 100, 10;

一般而言，分页sql的耗时随着 start 值的增加而急剧增加，我们来看下面这2个不同起始值的分页sql执行耗时：

yejr@imysql.com> select * from `t1` where ftype=1 order by id desc limit 500, 10;
…
10 rows in set (0.05 sec)
yejr@imysql.com> select * from `t1` where ftype=6 order by id desc limit 935500, 10;
…
10 rows in set (2.39 sec)

可以看到，随着分页数量的增加，sql查询耗时也有数十倍增加，显然不科学。今天我们就来分析下，如何能优化这个分页方案。 一般滴，想要优化分页的终极方案就是：没有分页，哈哈哈~~~，不要说我讲废话，确实如此，可以把分页算法交给sphinx、lucence等第三方解决方案，没必要让mysql来做它不擅长的事情。 当然了，有小伙伴说，用第三方太麻烦了，我们就想用mysql来做这个分页，咋办呢？莫急，且待我们慢慢分析，先看下表ddl、数据量、查询sql的执行计划等信息：

yejr@imysql.com> show create table `t1`;
create table `t1` (
 `id` int(10) unsigned not null auto_increment,
...
 `ftype` tinyint(3) unsigned not null,
...
 primary key (`id`)
) engine=innodb default charset=utf8;

yejr@imysql.com> select count(*) from t1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 994584 |
+----------+

yejr@imysql.com> explain select * from `t1` where ftype=1 order by id desc limit 500, 10\g
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: simple
 table: t1
 type: index
possible_keys: null
 key: primary
 key_len: 4
 ref: null
 rows: 510
 extra: using where

yejr@imysql.com> explain select * from `t1` where ftype=1 order by id desc limit 935500, 10\g
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: simple
 table: t1
 type: index
possible_keys: null
 key: primary
 key_len: 4
 ref: null
 rows: 935510
 extra: using where

可以看到，虽然通过主键索引进行扫描了，但第二个sql需要扫描的记录数太大了，而且需要先扫描约935510条记录，然后再根据排序结果取10条记录，这肯定是非常慢了。 针对这种情况，我们的优化思路就比较清晰了，有两点：

1、尽可能从索引中直接获取数据，避免或减少直接扫描行数据的频率
2、尽可能减少扫描的记录数，也就是先确定起始的范围，再往后取n条记录即可

据此，我们有两种相应的改写方法：子查询、表连接，即下面这样的：

#采用子查询的方式优化，在子查询里先从索引获取到最大id，然后倒序排，再取10行结果集
#注意这里采用了2次倒序排，因此在取limit的start值时，比原来的值加了10，即935510，否则结果将和原来的不一致

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
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: primary
 table: <derived2>
 type: all
possible_keys: null
 key: null
 key_len: null
 ref: null
 rows: 10
 extra: using filesort
*************************** 2. row ***************************
 id: 2
 select_type: derived
 table: t1
 type: all
possible_keys: primary
 key: null
 key_len: null
 ref: null
 rows: 973192
 extra: using where
*************************** 3. row ***************************
 id: 3
 select_type: subquery
 table: t1
 type: index
possible_keys: null
 key: primary
 key_len: 4
 ref: null
 rows: 935511
 extra: using where

#采用inner join优化，join子句里也优先从索引获取id列表，然后直接关联查询获得最终结果，这里不需要加10
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
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: primary
 table: <derived2>
 type: all
possible_keys: null
 key: null
 key_len: null
 ref: null
 rows: 935510
 extra: null
*************************** 2. row ***************************
 id: 1
 select_type: primary
 table: t1
 type: eq_ref
possible_keys: primary
 key: primary
 key_len: 4
 ref: t2.id
 rows: 1
 extra: null
*************************** 3. row ***************************
 id: 2
 select_type: derived
 table: t1
 type: index
possible_keys: null
 key: primary
 key_len: 4
 ref: null
 rows: 973192
 extra: using where

然后我们来对比下这2个优化后的新sql执行时间：

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;
...
rows in set (1.86 sec)
#采用子查询优化，从profiling的结果来看，相比原来的那个sql快了：28.2%

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);
...
10 rows in set (1.83 sec)
#采用inner join优化，从profiling的结果来看，相比原来的那个sql快了：30.8%

我们再来看一个不带过滤条件的分页sql对比：

#原始sql
yejr@imysql.com> explain select * from `t1` order by id desc limit 935500, 10\g
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: simple
  table: t1
   type: index
possible_keys: null
   key: primary
  key_len: 4
   ref: null
   rows: 935510
  extra: null

yejr@imysql.com> select * from `t1` order by id desc limit 935500, 10;
...
10 rows in set (2.22 sec)

#采用子查询优化
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;
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: primary
  table: <derived2>
   type: all
possible_keys: null
   key: null
  key_len: null
   ref: null
   rows: 10
  extra: using filesort
*************************** 2. row ***************************
   id: 2
 select_type: derived
  table: t1
   type: all
possible_keys: primary
   key: null
  key_len: null
   ref: null
   rows: 973192
  extra: using where
*************************** 3. row ***************************
   id: 3
 select_type: subquery
  table: t1
   type: index
possible_keys: null
   key: primary
  key_len: 4
   ref: null
   rows: 935511
  extra: using index

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;
…
10 rows in set (2.01 sec)
#采用子查询优化，从profiling的结果来看，相比原来的那个sql快了：10.6%


#采用inner join优化
yejr@imysql.com> explain select * from `t1` inner join ( select id from `t1`order by id desc limit 935500,10) t2 using (id)\g
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: primary
  table: 
   type: all
possible_keys: null
   key: null
  key_len: null
   ref: null
   rows: 935510
  extra: null
*************************** 2. row ***************************
   id: 1
 select_type: primary
  table: t1
   type: eq_ref
possible_keys: primary
   key: primary
  key_len: 4
   ref: t1.id
   rows: 1
  extra: null
*************************** 3. row ***************************
   id: 2
 select_type: derived
  table: t1
   type: index
possible_keys: null
   key: primary
  key_len: 4
   ref: null
   rows: 973192
  extra: using index

yejr@imysql.com> select * from `t1` inner join ( select id from `t1`order by id desc limit 935500,10) t2 using (id);
…
10 rows in set (1.70 sec)
#采用inner join优化，从profiling的结果来看，相比原来的那个sql快了：30.2%

至此，我们看到采用子查询或者inner join进行优化后，都有大幅度的提升，这个方法也同样适用于较小的分页，虽然limit开始的 start 位置小了很多，sql执行时间也快了很多，但采用这种方法后，带where条件的分页分别能提高查询效率：24.9%、156.5%，不带where条件的分页分别提高查询效率：554.5%、11.7%，各位可以自行进行测试验证。单从提升比例说，还是挺可观的，确保这些优化方法可以适用于各种分页模式，就可以从一开始就是用。 我们来看下各种场景相应的提升比例是多少：

大分页，带where 大分页，不带where 大分页平均提升比例 小分页，带where 小分页，不带where 总体平均提升比例
子查询优化 28.20% 10.60% 19.40% 24.90% 554.40% 154.53%
inner join优化 30.80% 30.20% 30.50% 156.50% 11.70% 57.30%

结论：这样看就和明显了，尤其是针对大分页的情况，因此我们优先推荐使用inner join方式优化分页算法。

上述每次测试都重启mysqld实例，并且加了sql_no_cache，以保证每次都是直接数据文件或索引文件中读取。如果数据经过预热后，查询效率会一定程度提升，但但上述相应的效率提升比例还是基本一致的。

2014/07/28后记更新：

其实如果是不带任何条件的分页，就没必要用这么麻烦的方法了，可以采用对主键采用范围检索的方法，例如参考这篇：advance for mysql pagination

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