mysql百万数据分页查询4秒，求教怎么优化

Posted 2023-05-17

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。 参考技术A 查询指定的记录最好通过Id进行in查询来获得真实的数据.其实不是最好而是必须，也就是你应该先查询出复合的ID列表,通过in查询来获得数据
我们来做一个测试ipdatas表：
CREATE TABLE `ipdatas` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`uid` INT(8) NOT NULL DEFAULT '0',
`ipaddress` VARCHAR(50) NOT NULL,
`source` VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
`track` VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
`entrance` VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
`createdtime` DATETIME NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
`createddate` DATE NOT NULL DEFAULT '0000-00-00',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `uid` (`uid`)
) ENGINE=MYISAM AUTO_INCREMENT=67086110 DEFAULT CHARSET=utf8;
这是我们做的广告联盟的推广ip数据记录表，由于我也不是mysql的DBA所以这里咱们仅仅是测试
因为原来里面有大概7015291条数据
这里我们通过jdbc的batch插入6000万条数据到此表当中“JDBC插入6000W条数据用时:9999297ms”；
大概用了两个多小时,这里面我用的是batch大小大概在1w多每次提交,还有一点是每次提交的数据都很小，而且这里用的myisam数据表，因为我需要知道mysql数据库的大小以及索引数据的大小结果是
ipdatas.MYD 3.99 GB (4,288,979,008 字节)
ipdatas.MYI 1.28 GB (1,377,600,512 字节)
这里面我要说的是如果真的是大数据如果时间需要索引还是最好改成数字字段,索引的大小和查询速度都比时间字段可观。
步入正题:
1.全表搜索
返回结构是67015297条数据
SELECT COUNT(id) FROM ipdatas;
SELECT COUNT(uid) FROM ipdatas;
SELECT COUNT(*) FROM ipdatas;
首先这两个全表数据查询速度很快,mysql中包含数据字典应该保留了数据库中的最大条数
查询索引条件
SELECT COUNT(*) FROM ipdatas WHERE uid=1; 返回结果时间:2分31秒594
SELECT COUNT(id) FROM ipdatas WHERE uid=1; 返回结果时间:1分29秒609
SELECT COUNT(uid) FROM ipdatas WHERE uid=1; 返回结果时间:2分41秒813
第二次查询都比较快因为mysql中是有缓存区的所以增大缓存区的大小可以解决很多查询的优化，真可谓缓存无处不在啊在程序开发中也是层层都是缓存
查询数据
第一条开始查询
SELECT * FROM ipdatas ORDER BY id DESC LIMIT 1,10 ; 31毫秒
SELECT * FROM ipdatas LIMIT 1,10 ; 15ms 参考技术B 代码没贴出来怎么帮你？

MySQL 百万级数据，怎么做分页查询？

作者：大神养成记\\
来源：https://www.cnblogs.com/genin...

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句

• 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N
• 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)
• 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.

方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

• 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum10) LIMIT M
• 适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万)
• 原因: 索引扫描,速度会很快. 有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3

方法3: 基于索引再排序

• 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
• 适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万). 最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1)
• 原因: 索引扫描,速度会很快. 但MySQL的排序操作,只有ASC没有DESC(DESC是假的,未来会做真正的DESC,期待...).

方法4: 基于索引使用prepare

第一个问号表示pageNum，第二个？表示每页元组数

• 语句样式: MySQL中,可用如下方法: PREPARE stmt_name FROM SELECT FROM 表名称 WHERE id_pk > (？ ？) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
• 适应场景: 大数据量
• 原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。

方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描

比如: 读第1000到1019行元组(pk是主键/唯一键).

SELECT * FROM your_table WHERE pk>=1000 ORDER BY pk ASC LIMIT 0,20

方法6: 利用"子查询/连接+索引"快速定位元组的位置,然后再读取元组.

比如(id是主键/唯一键,蓝色字体时变量)

利用子查询示例:

SELECT * FROM your_table WHERE id <= 
(SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize ORDER BY id desc 
LIMIT $pagesize

利用连接示例:

SELECT * FROM your_table AS t1 
JOIN (SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize AS t2 
WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize;

mysql大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。

测试实验

1. 直接用limit start, count分页语句， 也是我程序中用的方法：

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（也就是记录的一般左右）

select * from product limit 400000, 20   3.229秒

再看我们取最后一页记录的时间

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：

1. limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
2. 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。

2. 对limit分页问题的性能优化方法

利用表的覆盖索引来加速分页查询

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：

select id from product limit 866613, 20 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，一种是id>=的形式，另一种就是利用join，看下实际情况：

SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20

查询时间为0.2秒！

另一种写法

SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id

查询时间也很短！

3. 复合索引优化方法

MySql 性能到底能有多高？MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。

用事实说话，看例子：

数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬1.6G。

OK ,看下面这条sql语句：

select id,title from collect limit 1000,10;

很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10;

从9万条开始分页，结果？

8-9秒完成，my god 哪出问题了？其实要优化这条数据，网上找得到答案。看下面一条语句:

select id from collect order by id limit 90000,10;

很快，0.04秒就OK。为什么？因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是：

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点，就完了。看下面的语句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！

到了这里我相信很多人会和我一样，有崩溃感觉！vtype 做了索引了啊？怎么会慢呢？vtype做了索引是不错，你直接

select id from collect where vtype=1 limit 1000,10;

是很快的，基本上0.05秒，可是提高90倍，从9万开始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和测试结果8-9秒到了一个数量级。

从这里开始有人提出了分表的思路，这个和dis #cuz 论坛是一样的思路。思路如下：

建一个索引表：t (id,title,vtype) 并设置成定长，然后做分页，分页出结果再到 collect 里面去找info 。是否可行呢？实验下就知道了。

10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小20M左右。用

select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10;

很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。为什么会这样呢？我猜想是因为collect 数据太多，所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描，只是因为数据量小，只有10万才快。OK， 来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？

错！因为我们的limit还是9万，所以快。给个大的，90万开始

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10;

看看结果，时间是1-2秒！why ?

分表了时间还是这么长，非常之郁闷！有人说定长会提高limit的性能，开始我也以为，因为一条记录的长度是固定的，mysql 应该可以算出90万的位置才对啊？可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！

难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？到了100万的分页就真的到了极限？

答案是：NO 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！

好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是：

30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！当然如果用分表+我这种方法，那是绝对完美的。但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！

答案就是：复合索引！有一次设计mysql索引的时候，无意中发现索引名字可以任取，可以选择几个字段进来，这有什么用呢？

开始的

select id from collect order by id limit 90000,10;

这么快就是因为走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。

然后测试

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10;

非常快！0.04秒完成！

再测试:

select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10;

非常遗憾，8-9秒，没走search索引！

再测试：search(id,vtype)，还是select id 这个语句，也非常遗憾，0.5秒。

综上：如果对于有where 条件，又想走索引用limit的，必须设计一个索引，将where 放第一位，limit用到的主键放第2位，而且只能select 主键！

完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！

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