如何优化 MySQL 大分页查询？

2019-12-17 15:26:43

大部分开发和DBA同行都对分页查询非常非常了解，看帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需要分页查询。那么问题来了,遇到上千万或者上亿的数据量怎么快速的拉取全量，比如大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计;或者拥有百万千万粉丝的公众大号,给全部粉丝推送消息的场景。本文讲讲个人的优化分页查询的经验，抛砖引玉。

分析

在讲如何优化之前我们先来看看一个比较常见错误的写法

SELECT * FROM table 
where kid=1342 and type = 1
order id asc limit 
149420,20;

该SQL是一个非常典型的排序+分页查询:

order by col limit N,M

MySQL 执行此类SQL时需要先扫描到N行，然后再去取M行。对于此类操作，获取前面少数几行数据会很快，但是随着扫描的记录数越多，SQL的性能就会越差，因为N的值越大，MySQL需要扫描越多的数据来定位到具体的N行，这样耗费大量的 IO 成本和时间成本。一图胜千言，我们使用简单的图来解释为什么上面的sql 的写法扫描数据会慢。

t 表是一个索引组织表，key idxkidtype(kid,type) 。

符合kid=3 and type=1 的记录有很多行,我们取第 9，10行。

select * from t where kid =3 and type=1 order by id desc 8,2;

MySQL 是如何执行上面的sql 的？对于Innodb表，系统是根据 idxkidtype 二级索引里面包含的主键去查找对应的行。对于百万千万级别的记录而言，索引大小可能和数据大小相差无几，cache在内存中的索引数量有限，而且二级索引和数据叶子节点不在同一个物理块儿上存储，二级索引与主键的相对无序映射关系，也会带来大量的随机IO请求，N值越大越需要遍历大量索引页和数据叶，需要耗费的时间就越久。

鉴于上面的大分页查询耗费时间长的原因，我们思考一个问题，是否需要完全遍历“的数据”？如果我们需要limit 8，2；我们跳过前面8行无关的数据页遍历，可以直接通过索引定位到第9，第10行，这样操作是不是更快了？依然是一图胜千言，通过这其实也是延迟关联的核心思思:

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,而不是通过二级索引获取主键再通过主键去遍历数据页。

通过上面的原理分析，我们知道通过常规方式进行大分页查询慢的原因，也知道了提高大分页查询的具体方法，下面我们讨论一下在线上业务系统中常用的解决方法。

实践出真知

针对limit 优化有很多种方式: 1 前端加缓存、搜索，减少落到库的查询操作。比如海量商品可以放到搜索里面，使用瀑布流的方式展现数据，很多电商网站采用了这种方式。

2 优化SQL 访问数据的方式，直接快速定位到要访问的数据行。

3 使用书签方式，记录上次查询新/大的id值，向后追溯 M行记录。对于第二种方式我们推荐使用"延迟关联"的方法来优化排序操作，何谓"延迟关联" ：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。

延迟关联

优化前

root@xxx 12:33:48
>explain SELECT id,cu_id, name,info, biz_type,gmt_create,gmt_modified,start_time,end_time,market_type,back_leaf_category,item_status,picuture_url FROM relation 
where
biz_type ='0' AND end_time >='2014-05-29'
ORDER BY id asc LIMIT 
149420,20;
+----+-------------+-------------+-------+---------------+-------------+---------+------+--------+-----+
|id | select_type |table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows |Extra|
+----+-------------+-------------+-------+---------------+-------------+---------+------+--------+-----+
|1|SIMPLE |relation |range | ind_endtime | ind_endtime | 9 | NULL | 349622 | Using where;Usingfilesort |
+----+-------------+-------------+-------+---------------+-------------+---------+------+--------+-----+
1 row inset(0.00 sec)

其执行时间：

优化后执行时间：

优化后执行时间为原来的1/3 。

使用书签的方式

首先要获取复合条件的记录的大 id和小id(默认id是主键)

select max(id) as maxid ,min(id) as minid from t where kid=2333 and type=1;

其次根据id 大于小值或者小于大值进行遍历。

select xx,xx from t where kid=2333 and type=1 and id >=min_id order by id asc limit 100;

select xx,xx from t where kid=2333 and type=1 and id <=max_id order by id desc limit 100;

案例

当遇到延迟关联也不能满足查询速度的要求时

SELECT a.id as id, clientid, adminid, kdtid, type, token, createdtime, updatetime, isvalid, version FROM t1 a, (SELECT id FROM t1 WHERE 1 and client_id = 'xxx' and is_valid = '1' order by kdt_id asc limit 267100,100 ) b WHERE a.id = b.id;