mysql查詢時offset過大影響性能的原因和優(yōu)化詳解
前言
mysql查詢使用select命令，配合limit，offset參數(shù)可以讀取指定范圍的記錄。本文將介紹mysql查詢時，offset過大影響性能的原因及優(yōu)化方法。
準備測試數(shù)據(jù)表及數(shù)據(jù)
1.創(chuàng)建表
CREATE TABLE `member` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) NOT NULL COMMENT '姓名', `gender` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '性別', PRIMARY KEY (`id`), KEY `gender` (`gender`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
2.插入1000000條記錄
<?php
$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=user","root",'');
for($i=0; $i<1000000; $i++){
$name = substr(md5(time().mt_rand(000,999)),0,10);
$gender = mt_rand(1,2);
$sqlstr = "insert into member(name,gender) values('".$name."','".$gender."')";
$stmt = $pdo->prepare($sqlstr);
$stmt->execute();
}
?>
mysql> select count(*) from member;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 1000000 |
+----------+
1 row in set (0.23 sec)
3.當前數(shù)據(jù)庫版本
mysql> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.6.24 | +-----------+ 1 row in set (0.01 sec)
分析offset過大影響性能的原因
1.offset較小的情況
mysql> select * from member where gender=1 limit 10,1; +----+------------+--------+ | id | name | gender | +----+------------+--------+ | 26 | 509e279687 | 1 | +----+------------+--------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from member where gender=1 limit 100,1; +-----+------------+--------+ | id | name | gender | +-----+------------+--------+ | 211 | 07c4cbca3a | 1 | +-----+------------+--------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from member where gender=1 limit 1000,1; +------+------------+--------+ | id | name | gender | +------+------------+--------+ | 1975 | e95b8b6ca1 | 1 | +------+------------+--------+ 1 row in set (0.00 sec)
當offset較小時，查詢速度很快，效率較高。
2.offset較大的情況
mysql> select * from member where gender=1 limit 100000,1; +--------+------------+--------+ | id | name | gender | +--------+------------+--------+ | 199798 | 540db8c5bc | 1 | +--------+------------+--------+ 1 row in set (0.12 sec) mysql> select * from member where gender=1 limit 200000,1; +--------+------------+--------+ | id | name | gender | +--------+------------+--------+ | 399649 | 0b21fec4c6 | 1 | +--------+------------+--------+ 1 row in set (0.23 sec) mysql> select * from member where gender=1 limit 300000,1; +--------+------------+--------+ | id | name | gender | +--------+------------+--------+ | 599465 | f48375bdb8 | 1 | +--------+------------+--------+ 1 row in set (0.31 sec)
當offset很大時，會出現(xiàn)效率問題，隨著offset的增大，執(zhí)行效率下降。
分析影響性能原因
select * from member where gender=1 limit 300000,1;
因為數(shù)據(jù)表是InnoDB，根據(jù)InnoDB索引的結(jié)構(gòu)，查詢過程為：
- 通過二級索引查到主鍵值（找出所有g(shù)ender=1的id)。
- 再根據(jù)查到的主鍵值通過主鍵索引找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)塊（根據(jù)id找出對應(yīng)的數(shù)據(jù)塊內(nèi)容）。
- 根據(jù)offset的值，查詢300001次主鍵索引的數(shù)據(jù)，最后將之前的300000條丟棄，取出最后1條。
不過既然二級索引已經(jīng)找到主鍵值，為什么還需要先用主鍵索引找到數(shù)據(jù)塊，再根據(jù)offset的值做偏移處理呢？
如果在找到主鍵索引后，先執(zhí)行offset偏移處理，跳過300000條，再通過第300001條記錄的主鍵索引去讀取數(shù)據(jù)塊，這樣就能提高效率了。
如果我們只查詢出主鍵，看看有什么不同
mysql> select id from member where gender=1 limit 300000,1; +--------+ | id | +--------+ | 599465 | +--------+ 1 row in set (0.09 sec)
很明顯，如果只查詢主鍵，執(zhí)行效率對比查詢?nèi)孔侄?，有很大的提升?nbsp;
推測
只查詢主鍵的情況
因為二級索引已經(jīng)找到主鍵值，而查詢只需要讀取主鍵，因此mysql會先執(zhí)行offset偏移操作，再根據(jù)后面的主鍵索引讀取數(shù)據(jù)塊。
需要查詢所有字段的情況
因為二級索引只找到主鍵值，但其他字段的值需要讀取數(shù)據(jù)塊才能獲取。因此mysql會先讀出數(shù)據(jù)塊內(nèi)容，再執(zhí)行offset偏移操作，最后丟棄前面需要跳過的數(shù)據(jù)，返回后面的數(shù)據(jù)。
證實
InnoDB中有buffer pool，存放最近訪問過的數(shù)據(jù)頁，包括數(shù)據(jù)頁和索引頁。
為了測試，先把mysql重啟，重啟后查看buffer pool的內(nèi)容。
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name;
Empty set (0.04 sec)
可以看到，重啟后，沒有訪問過任何的數(shù)據(jù)頁。
查詢所有字段，再查看buffer pool的內(nèi)容
mysql> select * from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+------------+--------+
| id | name | gender |
+--------+------------+--------+
| 599465 | f48375bdb8 | 1 |
+--------+------------+--------+
1 row in set (0.38 sec)
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| gender | 261 |
| PRIMARY | 1385 |
+------------+----------+
2 rows in set (0.06 sec)
可以看出，此時buffer pool中關(guān)于member表有1385個數(shù)據(jù)頁，261個索引頁。
重啟mysql清空buffer pool，繼續(xù)測試只查詢主鍵
mysql> select id from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+
| id |
+--------+
| 599465 |
+--------+
1 row in set (0.08 sec)
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| gender | 263 |
| PRIMARY | 13 |
+------------+----------+
2 rows in set (0.04 sec)
可以看出，此時buffer pool中關(guān)于member表只有13個數(shù)據(jù)頁，263個索引頁。因此減少了多次通過主鍵索引訪問數(shù)據(jù)塊的I/O操作，提高執(zhí)行效率。
因此可以證實，mysql查詢時，offset過大影響性能的原因是多次通過主鍵索引訪問數(shù)據(jù)塊的I/O操作。（注意，只有InnoDB有這個問題，而MYISAM索引結(jié)構(gòu)與InnoDB不同，二級索引都是直接指向數(shù)據(jù)塊的，因此沒有此問題 ）。
InnoDB與MyISAM引擎索引結(jié)構(gòu)對比圖
這里寫圖片描述
優(yōu)化方法
根據(jù)上面的分析，我們知道查詢所有字段會導(dǎo)致主鍵索引多次訪問數(shù)據(jù)塊造成的I/O操作。
因此我們先查出偏移后的主鍵，再根據(jù)主鍵索引查詢數(shù)據(jù)塊的所有內(nèi)容即可優(yōu)化。
mysql> select a.* from member as a inner join (select id from member where gender=1 limit 300000,1) as b on a.id=b.id; +--------+------------+--------+ | id | name | gender | +--------+------------+--------+ | 599465 | f48375bdb8 | 1 | +--------+------------+--------+ 1 row in set (0.08 sec)
附：MYSQL limit,offset 區(qū)別
SELECT keyword FROM keyword_rank WHERE advertiserid='59' order by keyword LIMIT 2 OFFSET 1;
比如這個SQL ，limit后面跟的是2條數(shù)據(jù)，offset后面是從第1條開始讀取
SELECT keyword FROM keyword_rank WHERE advertiserid='59' ORDER BY keyword LIMIT 2 ,1;
而這個SQL，limit后面是從第2條開始讀，讀取1條信息。
這兩個千萬別搞混哦。
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習或者工作具有一定的參考學(xué)習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對腳本之家的支持。
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