MySQL 用 limit 为什么会影响性能

首先说明一下MySQL的版本：

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

表结构：

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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。

灌入大量数据，共500万：

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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：

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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：

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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。我先试了Handler_read_*系列，很遗憾没有一个变量能满足条件。

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) b>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

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1 2	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。

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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) b>为了防止上次试验的影响，我们需要清空buffer pool，重启mysql。

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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：

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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)

我们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。

遇到的问题：

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。

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