MySQL深分页问题解决思路

吾爱主题阅读：171 2022-12-24 16:30:00 评论：0

一、MySQL深分页问题

我们在日常开发中，查询数据量比较大的时候，后端基本都会通过前端，移动端传过来的页码，每页数据行数，通过SQL中的 limit 进行分页，如果查询页数比较小的时候，不会出现太大问题，但是如果查询页码比较大的时候，性能就会出现急剧下降瓶颈

如：

假设有一个千万量级的表，取1到10条数据

1	`select` `column_name1，column_name2...` `from` `table` `limit 0,10;`

1	`select` `column_name1，column_name2...` `from` `table` `limit 1000,10;`

这两条语句查询时间应该在毫秒级完成

1	`select` `column_name1，column_name2...` `from` `table` `limit 1000000,10;`

这条语句执行之间在秒级完成，查询效率低下，还可能导致接口超时

使用select column_name1,column_name2... from table_name表名 limit offset, rows 的情况下直接⽤limit 1000000，10 扫描的是约100万条数据，并且是需要回表100W次，也就是说⼤部分性能都耗在随机访问上，到头来只⽤到10条数据（总共取1000010条数据只留10条记录）

这种查询的慢，其实是因为 limit 后面的偏移量太大导致的

1、limit 语法解读

limit用于数据的分页查询，也会用于数据的截取，limit的用法：

1 2 3 SELECT column_name1,column_name2... FROM table_name表名 LIMIT offset, rows 或 SELECT column_name1,column_name2... FROM table_name表名 LIMIT rows OFFSET offset

注：

table_name ：表名

column_name：字段名

第一种：SELECT * FROM table LIMIT offset, rows # 常用形式

1 2 3 -- 从0开始，截取5条记录，即检索行为1到5 SELECT column_name1,column_name2... FROM table_name表名 limit 0,5 -- 注意: 关键字limit后面的两个参与用逗号分割

第二种：SELECT * FROM table LIMIT rows OFFSET offset

1 2 3 -- 从0开始，截取5条记录，即检索行为1到5 SELECT column_name1,column_name2... FROM table_name表名 limit 5 offset 0 -- 注意: 使用limit和offset两个关键字，并且各带一个参数，中间没有逗号分割

第三种：SELECT * FROM table LIMIT rows

1 2	`-- 截取记录的前五行数据，可以理解为offset的默认值为0` `SELECT` `column_name1,column_name2...` `FROM` `table_name表名 limit 5`

2、回表

回表，顾名思义就是回到表中，也就是先通过普通索引扫描出数据所在的行，再通过行主键ID取出索引中未包含的数据。所以回表的产生也是需要一定条件的，如果一次索引查询就能获得所有的select记录就不需要回表，如果select所需获得列中有其他的非索引列，就会发生回表动作。即基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树

主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据，而非主键索引的叶子节点是主键的值，查到主键的值以后，还需要再通过主键的值再进行一次查询

回表，简单说就是mysql内部需要经过两次查询

第一次先索引扫描，然后再通过主键去取索引中未能提供的数据

1 2 3 4 5 6 7 create ` table ` tb_name( `id` int (11) not null auto_increment , `k` int (11) default '0' , ` name ` varchar (16), primary key (id) index (k) )engine=InnoDB;

我们提取id=500这一行的全部数据，这里通过主键id定位到这一行，然后返回数据

1 2 3 4 5 6 select * from T where ID=500; + -----+---+-------+ | id | k | name | + -----+---+-------+ | 500 | 5 | name5 | + -----+---+-------+

这里我们先通过普通索引，搜索 k 索引树，得到 ID 的值为 500，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程即为回表

1 2 3 4 5 6 select * from T where k=5; + -----+---+-------+ | id | k | name | + -----+---+-------+ | 500 | 5 | name5 | + -----+---+-------+

二、优化方案

（一）模仿百度、谷歌方案（前端业务控制）

类似于分段。我们给每次只能翻100页、超过一百页的需要重新加载后面的100页。这样就解决了每次加载数量数据大速度慢的问题了

这种方式比较简单粗暴，就是不允许查看这么靠后的数据

（二）索引覆盖 + 子查询

根据主键 id，在上面建了索引，先在索引树中找到开始位置的 id 值，再根据找到的 id 值查询行数据

1 2 3 4 5 6 SELECT id, name ,age FROM t_user user WHERE user .id = ( select MIN (id) from t_user where age = #{age})

1 2 3 4 5 6 7 SELECT id, name ,age FROM t_user WHERE id >= ( SELECT id FROM t_user order by id LIMIT 80000,1) LIMIT 10