数据量很大的情况下，对于分页查询你有什么优化方案吗？

Posted 2023-03-24 百里浅暮

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。

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

一般的分页查询

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
• 初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)

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;

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

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

这种方式相较于原始一般的查询方法，将会增快数倍。

使用 id 限定优化

这种方式假设数据表的id是连续递增的，则我们根据查询的页数和查询的记录数可以算出查询的id的范围，可以使用 id between and 来查询：

select * from orders_history where type=2 
and id between 1000000 and 1000100 limit 100;

这种查询方式能够极大地优化查询速度，基本能够在几十毫秒之内完成。限制是只能使用于明确知道id的情况，不过一般建立表的时候，都会添加基本的id字段，这为分页查询带来很多便利。

还可以有另外一种写法：

select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;

当然还可以使用 in 的方式来进行查询，这种方式经常用在多表关联的时候进行查询，使用其他表查询的id集合，来进行查询：

select * from orders_history where id in
(select order_id from trade_2 where goods = \'pen\')
limit 100;

这种 in 查询的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。

使用临时表优化

对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。

关于数据表的id说明

一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。

如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。

使用先使用范围查询定位 id （或者索引），然后再使用索引进行定位数据，能够提高好几倍查询速度。即先 select id，然后再 select *；

 

参考： 数据量很大的情况下，对于分页查询你有什么优化方案吗？