MySQL优化案例系列-mysql分页优化(mysql优化实战)

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通常，我们会采用ORDER BY LIMIT start, offset 的方式来进行分页查询。例如下面这个SQL：

或者像下面这个不带任何条件的分页SQL：

一般而言，分页SQL的耗时随着 start 值的增加而急剧增加，我们来看下面这2个不同起始值的分页SQL执行耗时：

可以看到，随着分页数量的增加，SQL查询耗时也有数十倍增加，显然不科学。今天我们就来分析下，如何能优化这个分页方案。一般滴，想要优化分页的终极方案就是：没有分页，哈哈哈~~~，不要说我讲废话，确实如此，可以把分页算法交给Sphinx、Lucence等第三方解决方案，没必要让MySQL来做它不擅长的事情。当然了，有小伙伴说，用第三方太麻烦了，我们就想用MySQL来做这个分页，咋办呢？莫急，且待我们慢慢分析，先看下表DDL、数据量、查询SQL的执行计划等信息：

可以看到，虽然通过主键索引进行扫描了，但第二个SQL需要扫描的记录数太大了，而且需要先扫描约条记录，然后再根据排序结果取条记录，这肯定是非常慢了。针对这种情况，我们的优化思路就比较清晰了，有两点：

1、尽可能从索引中直接获取数据，避免或减少直接扫描行数据的频率2、尽可能减少扫描的记录数，也就是先确定起始的范围，再往后取N条记录即可

据此，我们有两种相应的改写方法：子查询、表连接，即下面这样的：

#采用子查询的方式优化，在子查询里先从索引获取到最大id，然后倒序排，再取行结果集#注意这里采用了2次倒序排，因此在取LIMIT的start值时，比原来的值加了，即，否则结果将和原来的不一致

然后我们来对比下这2个优化后的新SQL执行时间：

我们再来看一个不带过滤条件的分页SQL对比：

至此，我们看到采用子查询或者INNER JOIN进行优化后，都有大幅度的提升，这个方法也同样适用于较小的分页，虽然LIMIT开始的 start 位置小了很多，SQL执行时间也快了很多，但采用这种方法后，带WHERE条件的分页分别能提高查询效率：.9%、.5%，不带WHERE条件的分页分别提高查询效率：.5%、.7%，各位可以自行进行测试验证。单从提升比例说，还是挺可观的，确保这些优化方法可以适用于各种分页模式，就可以从一开始就是用。我们来看下各种场景相应的提升比例是多少：

大分页，带WHERE 大分页，不带WHERE 大分页平均提升比例小分页，带WHERE 小分页，不带WHERE 总体平均提升比例子查询优化 .% .% .% .% .% .% INNER JOIN优化 .% .% .% .% .% .%

结论：这样看就和明显了，尤其是针对大分页的情况，因此我们优先推荐使用INNER JOIN方式优化分页算法。

上述每次测试都重启mysqld实例，并且加了SQL_NO_CACHE，以保证每次都是直接数据文件或索引文件中读取。如果数据经过预热后，查询效率会一定程度提升，但但上述相应的效率提升比例还是基本一致的。

//后记更新：

其实如果是不带任何条件的分页，就没必要用这么麻烦的方法了，可以采用对主键采用范围检索的方法，例如参考这篇：Advance for MySQL Pagination

Advanced Pagination for MySQL(mysql高级分页) 在叶子的文章里谈到了使用innerjoin从而减少了对page的扫描也就是减少了所谓的回表例如：SELECT*FROM`t1`INNERJOIN(SELECTidFROM`t1`ORDERBYidDESCLIMIT,)t2USING(id)

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