mysql分页问题

Posted 2023-04-23

select * from table where.... limit 0,10 得到10条记录
select count(*) from table where.... limit 0,10 为什么等于11?

因为card表总共有11条记录，count(*)出来就是11了
count是针对符合where条件的记录进行的，是不考虑limit的

如果想计算select * from table where.... limit 0,10返回多少条记录，需要这样写：

select count(*) from (select * from table where.... limit 0,10) t; 参考技术A 因为count(*)取出的只是总共的记录数，只相当于一条记录。
所以limit 0,10取出的是一条记录，也就是11

limit x,y相当于修饰符，也就是查询出总记录中从第X+1条数据到第y条数据。

所以，第一个SQL语句，相当于查询出11条总记录中1-10条记录。
第二个SQL语句，相当于查询中1条总记录中的1-10条语句。
PS.因为第二个sql语句是count(*)，所以返回的记录数有且只有1条

修改一下语句：
select * from table where.... limit 0,2 --》2条记录
select count(*) from table where.... limit 0,2 --》仍然等于11 参考技术B 有这种事？不解！ 参考技术C 很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过mysql更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。

我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。

SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 0, 15

这个查询耗时0.00sec。So，这个查询有什么问题呢？实际上，这个查询语句和参数都没有问题，因为它用到了下面表的主键，而且只读取15条记录。

CREATE TABLE city (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
city varchar(128) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;

真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候，像下面这样：

SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15;

上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。Facebook意识到了这一点，但Facebook并没有为了每秒可以处理更多的请求而去优化数据库，而是将重心放在将请求响应时间的方差变小。

对于分页请求，还有一个信息也很重要，就是总共的记录数。我们可以通过下面的查询很容易的获取总的记录数。

SELECT COUNT(*)
FROM city;

然而，上面的SQL在采用InnoDB为存储引擎时需要耗费9.28sec。一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS(); 就能获得总记录数。但是在大多数情况下，查询语句简短并不意味着性能的提高。不幸的是，这种分页查询方式在许多主流框架中都有用到，下面看看这个语句的查询性能。

SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15;

这个语句耗时20.02sec，是上一个的两倍。事实证明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分页是很糟糕的想法。
下面来看看到底如何优化。文章分为两部分，第一部分是如何获取记录的总数目，第二部分是获取真正的记录。

高效的计算行数

如果采用的引擎是MyISAM，可以直接执行COUNT(*)去获取行数即可。相似的，在堆表中也会将行数存储到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情况就会复杂一些，因为InnoDB不保存表的具体行数。

我们可以将行数缓存起来，然后可以通过一个守护进程定期更新或者用户的某些操作导致缓存失效时，执行下面的语句：

SELECT COUNT(*)
FROM city
USE INDEX(PRIMARY);

获取记录

下面进入这篇文章最重要的部分，获取分页要展示的记录。上面已经说过了，大的偏移量会影响性能，所以我们要重写查询语句。为了演示，我们创建一个新的表“news”，按照时事性排序(最新发布的在最前面)，实现一个高性能的分页。为了简单，我们就假设最新发布的新闻的Id也是最大的。

CREATE TABLE news(
id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(128) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB;

一个比较高效的方式是基于用户展示的最后一个新闻Id。查询下一页的语句如下，需要传入当前页面展示的最后一个Id。

SELECT *
FROM news WHERE id < $last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage

查询上一页的语句类似，只不过需要传入当前页的第一个Id，并且要逆序。

SELECT *
FROM news WHERE id > $last_id
ORDER BY id ASC
LIMIT $perpage

上面的查询方式适合实现简易的分页，即不显示具体的页数导航，只显示“上一页”和“下一页”，例如博客中页脚显示“上一页”，“下一页”的按钮。但如果要实现真正的页面导航还是很难的,下面看看另一种方式。

SELECT id
FROM (
SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage - 1) % $perpage cnt
FROM news
JOIN (SELECT @cnt:= 0)T
WHERE id < $last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage * $buttons
)C
WHERE cnt = 0;

通过上面的语句可以为每一个分页的按钮计算出一个offset对应的id。这种方法还有一个好处。假设，网站上正在发布一片新的文章，那么所有文章的位置都会往后移一位，所以如果用户在发布文章时换页，那么他会看见一篇文章两次。如果固定了每个按钮的offset Id，这个问题就迎刃而解了。Mark Callaghan发表过一篇类似的博客，利用了组合索引和两个位置变量，但是基本思想是一致的。

如果表中的记录很少被删除、修改，还可以将记录对应的页码存储到表中，并在该列上创建合适的索引。采用这种方式，当新增一个记录的时候，需要执行下面的查询重新生成对应的页号。

SET p:= 0;
UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC;

当然，也可以新增一个专用于分页的表，可以用个后台程序来维护。

UPDATE pagination T
JOIN (
SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page
FROM news
ORDER BY id
)C
ON C.id = T.id
SET T.page = C.page;

现在想获取任意一页的元素就很简单了：

SELECT *
FROM news A
JOIN pagination B ON A.id=B.ID
WHERE page=$offset;

还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页，这种方式比较试用于数据集相对小，并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询，当有2M条记录时，要耗费2sec左右。这种方式比较简单，创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。

CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))
SELECT id, FLOOR(RAND() * 0x8000000) random
FROM city;

ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random;

接下来就可以向下面一样执行分页查询了。

SELECT *
FROM _tmp
WHERE OFFSET >= $offset
ORDER BY OFFSET
LIMIT $perpage;

简单来说，对于分页的优化就是。。。避免数据量大时扫描过多的记录。

实战！聊聊如何解决MySQL深分页问题

前言

我们日常做分页需求时，一般会用limit实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。本文将分四个方案，讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题，并附上最近优化生产慢SQL的实战案例。

limit深分页为什么会变慢？

先看下表结构哈：

CREATE TABLE account (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  name varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  balance int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  create_time datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  update_time datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (id),
  KEY idx_name (name),
  KEY idx_update_time (update_time) //索引
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='账户表';

假设深分页的执行SQL如下：

select id,name,balance from account where update_time> '2020-09-19' limit 100000,10;

这个SQL的执行时间如下：

执行完需要0.742秒，深分页为什么会变慢呢？如果换成 limit 0,10，只需要0.006秒哦

我们先来看下这个SQL的执行流程：

1. 通过普通二级索引树idx_update_time，过滤update_time条件，找到满足条件的记录ID。

2. 通过ID，回到主键索引树，找到满足记录的行，然后取出展示的列（回表）

3. 扫描满足条件的100010行，然后扔掉前100000行，返回。

SQL的执行流程

执行计划如下：

SQL变慢原因有两个：

1. limit语句会先扫描offset+n行，然后再丢弃掉前offset行，返回后n行数据。也就是说limit 100000,10，就会扫描100010行，而limit 0,10，只扫描10行。

2. limit 100000,10 扫描更多的行数，也意味着回表更多的次数。

通过子查询优化

因为以上的SQL，回表了100010次，实际上，我们只需要10条数据，也就是我们只需要10次回表其实就够了。因此，我们可以通过减少回表次数来优化。

回顾B+ 树结构

那么，如何减少回表次数呢？我们先来复习下B+树索引结构哈~

InnoDB中，索引分主键索引（聚簇索引）和二级索引

• 主键索引，叶子节点存放的是整行数据

• 二级索引，叶子节点存放的是主键的值。

把条件转移到主键索引树

如果我们把查询条件，转移回到主键索引树，那就可以减少回表次数啦。转移到主键索引树查询的话，查询条件得改为主键id了，之前SQL的update_time这些条件咋办呢？抽到子查询那里嘛~

子查询那里怎么抽的呢？因为二级索引叶子节点是有主键ID的，所以我们直接根据update_time来查主键ID即可，同时我们把 limit 100000的条件，也转移到子查询，完整SQL如下：

select id,name,balance FROM account where id >= (select a.id from account a where a.update_time >= '2020-09-19' limit 100000, 1) LIMIT 10;

查询效果一样的，执行时间只需要0.038秒！

我们来看下执行计划

由执行计划得知，子查询 table a查询是用到了idx_update_time索引。首先在索引上拿到了聚集索引的主键ID,省去了回表操作，然后第二查询直接根据第一个查询的 ID往后再去查10个就可以了!

因此，这个方案是可以的~

INNER JOIN 延迟关联

延迟关联的优化思路，跟子查询的优化思路其实是一样的：都是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。不同点是，延迟关联使用了inner join代替子查询。

优化后的SQL如下：

SELECT  acct1.id,acct1.name,acct1.balance FROM account acct1 INNER JOIN (SELECT a.id FROM account a WHERE a.update_time >= '2020-09-19' ORDER BY a.update_time LIMIT 100000, 10) AS  acct2 on acct1.id= acct2.id;

查询效果也是杠杆的，只需要0.034秒

执行计划如下：

查询思路就是，先通过idx_update_time二级索引树查询到满足条件的主键ID，再与原表通过主键ID内连接，这样后面直接走了主键索引了，同时也减少了回表。

标签记录法

limit 深分页问题的本质原因就是：偏移量（offset）越大，mysql就会扫描越多的行，然后再抛弃掉。这样就导致查询性能的下降。

其实我们可以采用标签记录法，就是标记一下上次查询到哪一条了，下次再来查的时候，从该条开始往下扫描。就好像看书一样，上次看到哪里了，你就折叠一下或者夹个书签，下次来看的时候，直接就翻到啦。

假设上一次记录到100000，则SQL可以修改为：

select  id,name,balance FROM account where id > 100000 order by id limit 10;

这样的话，后面无论翻多少页，性能都会不错的，因为命中了id索引。但是这种方式有局限性：需要一种类似连续自增的字段。

使用between...and...

很多时候，可以将limit查询转换为已知位置的查询，这样MySQL通过范围扫描between...and，就能获得到对应的结果。

如果知道边界值为100000，100010后，就可以这样优化：

select  id,name,balance FROM account where id between 100000 and 100010 order by id;

手把手实战案例

我们一起来看一个实战案例哈。假设现在有表结构如下，并且有200万数据.

CREATE TABLE account (
 id varchar(32) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '主键',
 account_no varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '账号'
 amount decimal(20,2) DEFAULT NULL COMMENT '金额'
 type varchar(10) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '类型A，B'
 create_time datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
 update_time datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
 PRIMARY KEY (id),
 KEY `idx_account_no` (account_no),
 KEY `idx_create_time` (create_time)
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='账户表'

业务需求是这样：获取最2021年的A类型账户数据，上报到大数据平台。

一般思路的实现方式

很多伙伴接到这么一个需求，会直接这么实现了：

//查询上报总数量
Integer total = accountDAO.countAccount();

//查询上报总数量对应的SQL
<select id ='countAccount' resultType="java.lang.Integer">
  seelct count(1) 
  from account
  where create_time >='2021-01-01 00:00:00'
  and  type ='A'
</select>

//计算页数
int pageNo = total % pageSize == 0 ? total / pageSize : (total / pageSize + 1);

//分页查询，上报
for(int i = 0; i < pageNo; i++)
 List<AcctountPO> list = accountDAO.listAccountByPage(startRow,pageSize);
 startRow = (pageNo-1)*pageSize;
 //上报大数据
 postBigData(list);

 
//分页查询SQL（可能存在limit深分页问题，因为account表数据量几百万）
<select id ='listAccountByPage' >
  seelct * 
  from account
  where create_time >='2021-01-01 00:00:00'
  and  type ='A'
  limit #startRow,#pageSize
</select>

实战优化方案

以上的实现方案，会存在limit深分页问题，因为account表数据量几百万。那怎么优化呢？

其实可以使用标签记录法，有些伙伴可能会有疑惑，id主键不是连续的呀，真的可以使用标签记录？

当然可以，id不是连续，我们可以通过order by让它连续嘛。优化方案如下：

//查询最小ID
String  lastId = accountDAO.queryMinId();

//查询最大ID对应的SQL
<select id="queryMinId" returnType=“java.lang.String”>
select MIN(id) 
from account
where create_time >='2021-01-01 00:00:00'
and type ='A'
</select>

//一页的条数
Integer pageSize = 100;

List<AcctountPO> list ;
do
   list = listAccountByPage(lastId,pageSize);
   //标签记录法，记录上次查询过的Id
   lastId = list.get(list,size()-1).getId();
    //上报大数据
    postBigData(list);
while(CollectionUtils.isNotEmpty(list));

<select id ="listAccountByPage">
  select * 
  from account 
  where create_time >='2021-01-01 00:00:00'
  and id > #lastId
  and type ='A'
  order by id asc  
  limit #pageSize
</select>

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