阿牛新入职了一家新公司,第一个任务是根据条件导出订单表中的数据到文件中,阿牛心想:这也太简单了,于是很快写好了如下语句,并且告诉测试自己的代码是免测产品。
语句如下:
1 | select * from orders where name=‘lilei’ and create_time>'2020-01-01 00:00:00' limit start,end |
没想到上线一段时间后,生产开始预警,显示这条sql为慢SQL,执行时间50多秒,严重影响到了业务。
阿牛赶紧请教大佬猿猿帮忙查找原因,猿猿很快就帮其解决了,并且给阿牛做了以下实验:
mysql分页直接用limit start, count分页语句:
1 | select * from product limit start, count |
当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条),如下:
select * from product limit 10, 20 0.016秒
select * from product limit 100, 20 0.016秒
select * from product limit 1000, 20 0.047秒
select * from product limit 10000, 20 0.094秒
我们已经看出随着起始记录的增加,时间也随着增大, 这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的, 那么我们把起始记录改为40w看下(也就是记录的一半左右)
1 | select * from product limit 400000, 20 3.229秒 |
再看我们获取最后一页记录的时间
1 | select * from product limit 866613, 20 37.44秒 |
像这种分页最大的页码页显然这种时间是无法忍受的。
从中我们也能总结出两件事情:
limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比。
mysql的limit语句是很方便,但是对记录很多的表并不适合直接使用。
我们都知道,利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列(覆盖索引),那么这种情况会查询很快。
因为利用索引查找有优化算法,且数据就在查询索引上面,不用再去找相关的数据地址了,这样节省了很多时间。
另外Mysql中也有相关的索引缓存,在并发高的时候利用缓存就效果更好了。
在我们的例子中,我们知道id字段是主键,自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何: 这次我们之间查询最后一页的数据(利用覆盖索引,只包含id列),如下:
1 | select id from product limit 866613, 20 |
查询时间为0.2秒,相对于查询了所有列的37.44秒,提升了大概100多倍的速度。
那么如果我们也要查询所有列,有两种方法,
SELECT * FROM product
WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20
查询时间为0.2秒,简直是一个质的飞跃啊。
SELECT * FROM product a
JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id
总结:是不是认为我没说理由,原因就是使用select * 的情况下直接用limit 600000,10 扫描的是约60万条数据,并且是需要回表60W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,如果先查出来ID,再关联去查询记录,就会快很多,因为索引查找符合条件的ID很快,然后再回表10次。就可以拿到我们想要的数据。
作者:程序员阿牛
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来源:掘金
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