4.Mysql优化 - 4.6 分页查询优化 - 《Java架构师-2021》

分页查询优化
示例表：

CREATE TABLE `employees` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
  `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
  `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
  `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';

很多时候我们业务系统实现分页功能可能会用如下sql实现
mysql> select * from employees limit 10000,10;

表示从表 employees 中取出从 10001 行开始的 10 行记录。看似只查询了 10 条记录，实际这条 SQL 是先读取 10010 条记录，然后抛弃前 10000 条记录，然后读到后面 10 条想要的数据。因此要查询一张大表比较靠后的数据，执行效率是非常低的。
>>常见的分页场景优化技巧：
1、根据自增且连续的主键排序的分页查询
首先来看一个根据自增且连续主键排序的分页查询的例子：
mysql> select from employees limit 90000,5;

该 SQL 表示查询从第 90001开始的五行数据，没添加单独 order by，表示通过主键排序。我们再看表 employees ，因为主键是自增并且连续的，所以可以改写成按照主键去查询从第 90001开始的五行数据，如下：
mysql> select from employees where id > 90000 limit 5;

查询的结果是一致的。我们再对比一下执行计划：
mysql> EXPLAIN select from employees limit 90000,5;

mysql> EXPLAIN select from employees where id > 90000 limit 5;

显然改写后的 SQL 走了索引，而且扫描的行数大大减少，执行效率更高。
但是，这条改写的SQL 在很多场景并不实用，因为表中可能某些记录被删后，主键空缺，导致结果不一致，如下图试验所示（先删除一条前面的记录，然后再测试原 SQL 和优化后的 SQL）：

两条 SQL 的结果并不一样，因此，如果主键不连续，不能使用上面描述的优化方法。
另外如果原 SQL 是 order by 非主键的字段，按照上面说的方法改写会导致两条 SQL 的结果不一致。所以这种改写得满足以下两个条件：

主键自增且连续
结果是按照主键排序的

2、根据非主键字段排序的分页查询
再看一个根据非主键字段排序的分页查询，SQL 如下：
mysql> select * from employees ORDER BY name limit 90000,5;

发现并没有使用 name 字段的索引（key 字段对应的值为 null），具体原因上节课讲过：扫描整个索引并查找到没索引的行(可能要遍历多个索引树)的成本比扫描全表的成本更高，所以优化器放弃使用索引。
知道不走索引的原因，那么怎么优化呢？
其实关键是让排序时返回的字段尽可能少，所以可以让排序和分页操作先查出主键，然后根据主键查到对应的记录，SQL改写如下
mysql> select * from employees e inner join (select id from employees order by name limit 90000,5) ed on e.id = ed.id;

需要的结果与原 SQL 一致，执行时间减少了一半以上，我们再对比优化前后sql的执行计划：

原 SQL 使用的是 filesort 排序，而优化后的 SQL 使用的是索引排序。