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咱们日常作念分页需求时，一般会用limit已毕，关联词当偏移量相称大的本事，查询遵守就变得低下。本文将分四个有考虑，盘考如何优化MySQL百万数据的深分页问题，并附上最近优化坐褥慢SQL的实战案例。

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limit深分页为什么会变慢？

先看下表结构哈： 

CREATE TABLE account (    id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',    name varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',    balance int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',    create_time datetime NOT NULL COMMENT '创建本事',    update_time datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新本事',    PRIMARY KEY (id),    KEY idx_name (name),    KEY idx_update_time (update_time) //索引  ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='账户表'; 

假定深分页的实践SQL如下： 

select id,name,balance from account where update_time> '2020-09-19' limit 100000,10; 

这个SQL的实践本事如下：

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实践完需要0.742秒，深分页为什么会变慢呢？如若换成 limit 0,10，只需要0.006秒哦！

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咱们先来看下这个SQL的实践经过：

 通过昔日二级索引树idx_update_time，过滤update_time要求，找到知足要求的纪录ID。  通过ID，回到主键索引树，找到知足纪录的行，然后取出展示的列（回表）。  扫描知足要求的100010行，然后扔掉前100000行，复返。

SQL的实践经过

实践狡计如下：

带着疑问翻阅《Cell》期刊，美哈佛一项研究，不仅证实熬夜减寿50%，同时找出了“防猝死”的背后机制。

金沙娱乐场 SQL变慢原因有两个：  limit语句会先扫描offset+n行，然后再丢弃掉前offset行，复返后n行数据。也等于说limit 100000,10，就会扫描100010行，而limit 0,10，只扫描10行。  limit 100000,10 扫描更多的行数，也意味着回表更多的次数。 通过子查询优化

因为以上的SQL，回表了100010次，施行上，咱们只需要10条数据，也等于咱们只需要10次回表其实就够了。因此，咱们可以通过减少回表次数来优化。

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转头B+ 树结构

那么，如何减少回表次数呢？咱们先来温习下B+树索引结构哈！

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InnoDB中，索引分主键索引（聚簇索引）和二级索引

 主键索引，叶子节点存放的是整行数据。  二级索引，叶子节点存放的是主键的值。

把要求滚动到主键索引树

如若咱们把查询要求，滚动回到主键索引树，那就可以减少回表次数啦。滚动到主键索引树查询的话，查询要求得改为主键id了，之前SQL的update_time这些要求咋办呢？抽到子查询那里嘛~

子查询那里如何抽的呢？因为二级索引叶子节点是有主键ID的，是以咱们径直凭证update_time来查主键ID即可，同期咱们把 limit 100000的要求，也滚动到子查询，好意思满SQL如下： 

select id,name,balance FROM account where id >= (select a.id from account a where a.update_time >= '2020-09-19' limit 100000, 1) LIMIT 10;写漏了，可以补下本事要求在外面 

查询遵守雷同的，欧博开户官网实践本事只需要0.038秒！

咱们来看下实践狡计：

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由实践狡计得知，子查询 table a查询是用到了idx_update_time索引。最初在索引上拿到了聚会索引的主键ID,省去了回表操作，然后第二查询径直凭证第一个查询的 ID往后再去查10个就可以了!

因此，这个有考虑是可以的。

INNER JOIN 蔓延联系

蔓延联系的优化想路，跟子查询的优化想路其实是雷同的：王人是把要求滚动到主键索引树，然后减少回表。不同点是，蔓延联系使用了inner join代替子查询。

优化后的SQL如下： 

SELECT  acct1.id,acct1.name,acct1.balance FROM account acct1 INNER JOIN (SELECT a.id FROM account a WHERE a.update_time >= '2020-09-19' ORDER BY a.update_time LIMIT 100000, 10) AS  acct2 on acct1.id= acct2.id; 

查询遵守亦然杠杆的，只需要0.034秒。

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实践狡计如下：

查询想路等于，先通过idx_update_time二级索引树查询到知足要求的主键ID，再与原表通过主键ID内相连，这样背面径直走了主键索引了，同期也减少了回表。

标签纪录法

limit 深分页问题的施行原因等于：偏移量（offset）越大，mysql就会扫描越多的行，然后再消除掉。这样就导致查询性能的下落。

其实咱们可以接管标签纪录法，等于象征一下前次查询到哪一条了，下次再来查的本事，从该条运行往下扫描。就大致看书雷同，前次看到那里了，你就折叠一下或者夹个书签，下次来看的本事，径直就翻到啦。

假定上一次纪录到100000，则SQL可以修改为： 

select  id,name,balance FROM account where id > 100000 order by id limit 10; 

这样的话，背面无论翻若干页，性能王人会可以的，因为射中了id索引。关联词这种状貌有局限性：需要一种肖似一语气自增的字段。

使用between...and...

好多本事，可以将limit查询调节为已知位置的查询，这样MySQL通过规模扫描between...and，就能取得到对应的甘休。

如若知谈范畴值为100000，100010后，就可以这样优化： 

select  id,name,balance FROM account where id between 100000 and 100010 order by id; 

手把手实战案例

咱们全部来看一个实战案例哈。假定当今有表结构如下，况且有200万数据. 

CREATE TABLE account (   id varchar(32) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '主键',   account_no varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '账号'   amount decimal(20,2) DEFAULT NULL COMMENT '金额'   type varchar(10) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '类型A，B'   create_time datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建本事',   update_time datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新本事',   PRIMARY KEY (id),   KEY `idx_account_no` (account_no),   KEY `idx_create_time` (create_time)   ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='账户表'  

业务需求是这样：获取最2021年的A类型账户数据，上报到大数据平台。

博彩平台赔率 一般想路的已毕状貌

好多伙伴接到这样一个需求，会径直这样已毕了： 

//查询上报总和量  Integer total = accountDAO.countAccount();  //查询上报总和量对应的SQL  <select id ='countAccount' resultType="java.lang.Integer">    seelct count(1)    from account    where create_time >='2021-01-01 00:00:00'    and  type ='A'  </select>  //狡计页数  int pageNo = total % pageSize == 0 ? total / pageSize : (total / pageSize + 1);  //分页查询，上报  for(int i = 0; i < pageNo; i++){   List<AcctountPO> list = accountDAO.listAccountByPage(startRow,pageSize);   startRow = (pageNo-1)*pageSize;   //上报大数据   postBigData(list);  }  //分页查询SQL（可能存在limit深分页问题，因为account表数据量几百万）  <select id ='listAccountByPage' >    seelct *     from account    where create_time >='2021-01-01 00:00:00'    and  type ='A'    limit #{startRow},#{pageSize}  </select> 

实战优化有考虑

以上的已毕有考虑，会存在limit深分页问题，因为account表数据量几百万。那如何优化呢？

其实可以使用标签纪录法，有些伙伴可能会有疑忌，id主键不是一语气的呀，确切可以使用标签纪录？

虽然可以，id不是一语气，咱们可以通过order by让它一语气嘛。优化有考虑如下： 

//查询最小ID  String  lastId = accountDAO.queryMinId();  //查询最小ID对应的SQL  <select id="queryMinId" returnType=“java.lang.String”>  select MIN(id)   from account  where create_time >='2021-01-01 00:00:00'  and type ='A'  </select>  //一页的条数  Integer pageSize = 100;  List<AcctountPO> list ;  do{     list = listAccountByPage(lastId,pageSize);     //标签纪录法，纪录前次查询过的Id     lastId = list.get(list,size()-1).getId();      //上报大数据      postBigData(list);  }while(CollectionUtils.isNotEmpty(list));  <select id ="listAccountByPage">    select *     from account     where create_time >='2021-01-01 00:00:00'    and id > #{lastId}    and type ='A'    order by id asc      limit #{pageSize}  </select>  

 

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