一次 MySql 分页查询优化原理分析

场景：有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为955万+，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时 16 s 912 ms (execution: 16 s 805 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时 332 ms (execution: 158 ms, fetching: 174 ms)；

操作：查询条件放到子查询中，子查询只查主键ID，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段；

原理：减少回表操作，利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。

-- 优化前 SQL
SELECT  各种字段
FROM `table_name`
WHERE 各种条件
LIMIT 0,10;

-- 优化后SQL
SELECT  各种字段
FROM `table_name` main_tale
RIGHT JOIN
(
SELECT  子查询只查主键
FROM `table_name`
WHERE 各种条件
LIMIT 0,10;
) temp_table ON temp_table.主键 = main_table.主键

MySQL 用 limit 为什么会影响性能？

前言

说明一下MySQL的版本：

mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.7.17    |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

表结构：

mysql> desc test;
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field  | Type                | Null | Key | Default | Extra          |
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
| id     | bigint(20) unsigned | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| val    | int(10) unsigned    | NO   | MUL | 0       |                |
| source | int(10) unsigned    | NO   |     | 0       |                |
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

id为自增主键，val为非唯一索引。向表中添加 500 万条数据：

mysql> select count(*) from test;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  5242882 |
+----------+
1 row in set (4.25 sec)

我们知道，当limit offset rows中的offset很大时，会出现效率问题：

mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5;
+---------+-----+--------+
| id      | val | source |
+---------+-----+--------+
| 3327622 |   4 |      4 |
| 3327632 |   4 |      4 |
| 3327642 |   4 |      4 |
| 3327652 |   4 |      4 |
| 3327662 |   4 |      4 |
+---------+-----+--------+
5 rows in set (15.98 sec)

为了达到相同的目的，我们一般会改写成如下语句：

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id;
+---------+-----+--------+---------+
| id      | val | source | id      |
+---------+-----+--------+---------+
| 3327622 |   4 |      4 | 3327622 |
| 3327632 |   4 |      4 | 3327632 |
| 3327642 |   4 |      4 | 3327642 |
| 3327652 |   4 |      4 | 3327652 |
| 3327662 |   4 |      4 | 3327662 |
+---------+-----+--------+---------+
5 rows in set (0.38 sec)

时间相差很明显。

为什么会出现上面的结果？我们看一下 select * from test where val=4 limit 300000,5; 的查询过程：

查询到索引叶子节点数据。根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。

类似于下面这张图：

像上面这样，需要查询 300005 次索引节点，查询 300005 次聚簇索引的数据，最后再将结果过滤掉前 300000 条，取出最后 5 条。MySQL 耗费了大量随机 I/O 在查询聚簇索引的数据上，而有 300000 次随机 I/O 查询到的数据是不会出现在结果集当中的。

肯定会有人问：既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要 5 次随机 I/O，类似于下面图片的过程：

证实

下面我们实际操作一下来证实上述的推论：

为了证实 select * from test where val=4 limit 300000,5 是扫描 300005 个索引节点和 300005 个聚簇索引上的数据节点，我们需要知道 MySQL 有没有办法统计在一个 sql 中通过索引节点查询数据节点的次数。

我只能通过间接的方式来证实：

InnoDB 中有 buffer pool。里面存有最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个 sql，来比较 buffer pool 中的数据页的数量。

预测结果是运行 select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之后，buffer pool 中的数据页的数量远远少于 select * from test where val=4 limit 300000,5; 对应的数量，因为前一个 sql 只访问 5 次数据页，而后一个 sql 访问 300005 次数据页。

select * from test where val=4 limit 300000,5

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
Empty set (0.04 sec)

可以看出，目前 buffer pool 中没有关于 test 表的数据页。

mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5;
+---------+-----+--------+
| id      | val | source |
+---------+-----+--------+|
3327622 |   4 |      4 |
| 3327632 |   4 |      4 |
| 3327642 |   4 |      4 |
| 3327652 |   4 |      4 |
| 3327662 |   4 |      4 |
+---------+-----+--------+
5 rows in set (26.19 sec)

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY    |     4098 |
| val        |      208 |
+------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)

可以看出，此时 buffer pool 中关于 test 表有 4098 个数据页，208 个索引页。 select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ; 为了防止上次试验的影响，我们需要清空 buffer pool，重启 mysql。

mysqladmin shutdown
/usr/local/bin/mysqld_safe &

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;

Empty set (0.03 sec)

运行sql：

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id;
+---------+-----+--------+---------+
| id      | val | source | id      |
+---------+-----+--------+---------+
| 3327622 |   4 |      4 | 3327622 |
| 3327632 |   4 |      4 | 3327632 |
| 3327642 |   4 |      4 | 3327642 |
| 3327652 |   4 |      4 | 3327652 |
| 3327662 |   4 |      4 | 3327662 |
+---------+-----+--------+---------+
5 rows in set (0.09 sec)

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY    |        5 |
| val        |      390 |
+------------+----------+
2 rows in set (0.03 sec)

可以看明显的看出两者的差别：第一个 sql 加载了 4098 个数据页到 buffer pool，而第二个 sql 只加载了 5 个数据页到 buffer pool。符合我们的预测。也证实了为什么第一个 sql 会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到 buffer pool，会造成 buffer pool 的污染，占用 buffer pool 的空间。

为了在每次重启时确保清空 buffer pool，我们需要关闭innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown 和innodb_buffer_pool_load_at_startup，这两个选项能够控制数据库关闭时 dump 出 buffer pool 中的数据和在数据库开启时载入在磁盘上备份 buffer pool 的数据。

一次 MySql 分页查询优化原理分析

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