【性能优化】MySQL百万数据深度分页优化思路分析

业务场景

一般在项目开发中会有很多的统计数据需要进行上报分析，一般在分析过后会在后台展示出来给运营和产品进行分页查看 ，最常见的一种就是根据日期进行筛选。这种统计数据随着时间的推移数据量会慢慢的变大，达到百万、千万条数据只是时间问题。

一、数据准备（生成百万数据）

sql：将your_table_name 改成自己的表名，目前我的表中有id，name，password、create_time四个字段(这个是生成一百万数据的，会有点影响性能，插入比较耗时）

INSERT INTO `your_table_name ` (name, password, create_time, age)
SELECT 
    SUBSTRING(MD5(RAND()), 1, 10),
    SUBSTRING(MD5(RAND()), 1, 10),
    NOW() - INTERVAL FLOOR(RAND() * 31536000) SECOND,
    FLOOR(RAND() * 100) + 1
FROM
    (SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9 UNION SELECT 10) t1,
    (SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9 UNION SELECT 10) t2,
    (SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9 UNION SELECT 10) t3,
    (SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9 UNION SELECT 10) t4,
    (SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9 UNION SELECT 10) t5,
    (SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9 UNION SELECT 10) t6,
    (SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9 UNION SELECT 10) t7,
    (SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9 UNION SELECT 10) t8,
    (SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9 UNION SELECT 10) t9,
    (SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9 UNION SELECT 10) t10;

可以选择每次插入10万条数据，多次插入效果比一次插入效果更好。

建表SQL：

CREATE TABLE `user` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '名字',
  `password` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
  `age` int(3) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

二、场景复现

创建了一张user表，给create_time字段添加了索引。并在该表中添加了100w条数据。

CREATE TABLE `user` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '名字',
  `password` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
  `age` int(3) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

查询前10条基本上不消耗什么时间

SELECT SQL_NO_CACHE * 
FROM `user`
WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-05-23'
LIMIT 1,10;

从第100w+开始取数据的时候，查询耗时1.5秒。

SELECT SQL_NO_CACHE * 
FROM `user`
WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-05-23'
LIMIT 1000000,10;

SQL_NO_CACHE

这个关键词是为了不让SQL查询走缓存。

同样的SQL语句，不同的分页条件，两者的性能差距如此之大，那么随着数据量的增长，往后页的查询所耗时间按理会越来越大。

三、问题分析

1、回表

我们一般对于查询频率比较高的字段会建立索引。索引会提高我们的查询效率。我们上面的语句使用了SELECT * FROM user ，但是我们并不是所有的字段都建立了索引。当从索引文件 中查询到符合条件的数据后，还需要从数据文件 中查询到没有建立索引的字段。那么这个过程称之为回表。

2、覆盖索引

如果查询的字段正好创建了索引了，比如 SELECT create_time FROM user ，我们查询的字段是我们创建的索引，那么这个时候就不需要再去数据文件里面查询，也就不需要回表 。这种情况我们称之为覆盖索引。

3、IO

回表操作通常是IO操作 ，因为需要根据索引查找到数据行后，再根据数据行的主键或唯一索引去聚簇索引中查找具体的数据行。聚簇索引一般是存储在磁盘上 的数据文件，因此在执行回表操作时需要从磁盘读取数据，而磁盘IO是相对较慢的操作。

4、问题衍生

当我们查询 LIMIT 2000,10会不会扫描1-2000行，你之前有没有跟我一样，觉得数据是直接从2000行开始取的，前面的根本没扫描或者不回表。其实这样的写法，一个完整的流程是查询数据，如果不能覆盖索引，那么也是要回表查询数据的。

所以越到后面大概率是会查询越慢！

四、问题总结

我们现在知道了LIMIT 遇到后面查询的性能越差，性能差的原因是因为要回表 ，既然已经找到了问题那么我们只需要减少回表的次数就可以提升查询性能了。

五、解决方案

既然覆盖索引可以防止数据回表，那么我们可以先查出来主键id（主键索引），然后将查出来的数据作为临时表 然后 JOIN 原表就可以了，这样只需要对查询出来的5条结果进行数据回表，大幅减少了IO操作。

六、优化前后性能对比

我们看下执行效果：

• 优化前：1.5s

SELECT SQL_NO_CACHE * 
FROM `user`
WHERE create_time BETWEEN '2003-01-01' AND '2003-05-23'
LIMIT 1000000,10;

• 优化后：0.6s

SELECT SQL_NO_CACHE * 
FROM `user`
WHERE create_time BETWEEN '2003-01-01' AND '2023-05-23'
LIMIT 1000000,10;

SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM (SELECT SQL_NO_CACHE id 
FROM `user`
WHERE create_time BETWEEN '2003-01-01' AND '2023-05-23'
LIMIT 1000000,10) AS temp
INNER JOIN `user` AS u ON u.id = temp.id; 

查询耗时性能大幅提升。这样如果分页数据很大的话，也不会像普通的limit查询那样慢。

总结：

其实实际业务场景数据达到百万了都会选择三方工具了，比如：ES，本文只是拿分页数据做例子，探讨一下SQL的查询效率。