优化篇 - MySQL 分页查询优化 - 《Java 开发笔记》

准备工作
一般分页查询
使用子查询优化

当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。

准备工作

为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。

表名：order_history
描述：某个业务的订单历史表
主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type
字段情况：该表一共37个字段，不包含 text 等大型数据，最大为 varchar(500)，id 字段为索引，且为递增。
数据量：5709294
MySQL 版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写 shell 脚本什么的插入数据进行测试。

一般分页查询

一般的分页查询使用简单的 limit 子句就可以实现。limit 子句声明如下：

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset

LIMIT 子句可以被用于指定 SELECT 语句返回的记录数。需注意以下几点：

第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，注意从0开始；
第二个参数指定返回记录行的最大数目；
如果只给定一个参数，它表示返回最大的记录行数目；
第二个参数为-1表示检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行；

针对这种查询方式，下面测试查询记录量对时间的影响：

select * from orders_history where type=8 limit 10000,1;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,10;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,1000;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,10000;

三次查询时间如下：

查询1条记录：3072ms 3092ms 3002ms
查询10条记录：3081ms 3077ms 3032ms
查询100条记录：3118ms 3200ms 3128ms
查询1000条记录：3412ms 3468ms 3394ms
查询10000条记录：3749ms 3802ms 3696ms

另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。

测试查询偏移量对时间的影响：

select * from orders_history where type=8 limit 100,100;
select * from orders_history where type=8 limit 1000,100;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;
select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;
select * from orders_history where type=8 limit 1000000,100;

三次查询时间如下：

查询100偏移：25ms 24ms 24ms
查询1000偏移：78ms 76ms 77ms
查询10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms
查询100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms
查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms

随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。

这种分页查询方式会从数据库第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度。

使用子查询优化

这种方式先定位偏移位置的 id，然后往后查询，这种方式适用于 id 递增的情况。

select * from orders_history where type=8 limit 100000,1;
select id from orders_history where type=8 limit 100000,1;
select * from orders_history where type=8 and 
  id>=(select id from orders_history where type=8 limit 100000,1)limit 100;
select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;

4条语句的查询时间如下：

第1条语句：3674ms
第2条语句：1315ms
第3条语句：1327ms
第4条语句：3710ms

针对上面的查询需要注意：

比较第1条语句和第2条语句：使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍
比较第2条语句和第3条语句：速度相差几十毫秒
比较第3条语句和第4条语句：得益于 select id 速度增加，第3条语句查询速度增加了3倍

其实这种方式能够比一般分页查询快的原因是使用了 id 做比较，所以如果是连续遍历数据的情况下，可以根据上一页最后一条数据的 id 来获取下一页的数据：

select * from orders_history where type=8 and id>1000 limit 100;

作者：殷建卫链接：https://www.yuque.com/yinjianwei/vyrvkf/ndy806 来源：殷建卫 - 架构笔记著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。