前言
在實際業務中對于分頁來說是一個比較常見的業務需求。那么就會使用到limit查詢,當我們在使用Limit查詢的時候,在數據比較小、或者只查詢前面一部分數據的時候效率是很高的。但是當數據量大的時候,或者查詢offset數量比較大的時候,如:limit 100000,20效率往往就不盡人意了。通常的一個辦法就是Limit配合order by,如果order by有對用戶的索引的話,效率通常是比較不錯的。
對于這種情況,最簡單的查詢就是 使用覆蓋索引,查詢某些需要的列。這樣的效果是很好的
如下面這個
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)
可以看到時間
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>
這樣的話查詢的列使用到的了覆蓋索引,掃描行數會減少很多,但是這樣的效果也不是很盡人意,但是如果有其他的查詢的話,這樣的查詢也會變的很慢。
比如我們加上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>
這個查詢需要執行 4秒多的時間。通過分析可以看到這個查詢是沒有辦法使用索引的
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>
那么我們現在把查詢修改如下
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)
分析結果,可以看到這個時候只查詢了1000001一條數據記錄。為什么會有這樣的變化呢。這種叫延時關聯,先通過使用覆蓋索引查詢返回需要的主鍵,再根據主鍵關聯原表獲得需要的數據,盡可能的減少了需要掃描的行數。
在某些特定的場合,其實有另外一種優化方案的。比如要獲取最新的幾條插入記錄。那么在上一次查詢的時候我們可以記錄下最后一條記錄的主鍵ID(last_id)。
那么查詢就可以改為
SELECT score,first_name,last_name,id FROM student WHERE id>=last_id ORDER BY id ASC LIMIT 1
比如last_id=1000000那么這個查詢就會從1000000開始。這樣的場景不管數據到多大的offset性能都會很好。
總結
以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,謝謝大家對腳本之家的支持。
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