MySQL 深度分页

文章目录


一、深度分页

MySQL 深度分页是指在分页查询数据量比较大的表时,需要访问表中的某一段数据,而这段数据的位置非常靠后,需要通过较大的 offset 来获取目标数据。


二、测试数据

sql 复制代码
-- 测试表
drop table if exists wide_table;
create table wide_table
(
    id          bigint auto_increment primary key,
    a           varchar(255),
    b           varchar(255),
    c           varchar(255),
    d           varchar(255),
    e           varchar(255),
    f           varchar(255),
    g           varchar(255),
    h           varchar(255),
    i           varchar(255),
    create_time datetime default current_timestamp
);
sql 复制代码
-- 插入十万条记录
delimiter //

drop procedure if exists insert_data;
create procedure insert_data()
begin
    declare i int default 1;
    while i <= 100000
        do
            insert into wide_table (a, b, c, d, e, f, g, h, i)
            values (i, i, i, i, i, i, i, i, i);
            set i = i + 1;
            if i % 10000 = 0 then
                select i;
            end if;
        end while;
end //

delimiter ;

call insert_data();

三、分页策略

3.1 默认分页

默认分页即通过 limit #{offset}, #{pageSize}limit #{pageSize} offset #{offset} 来进行分页。二者本质上都是全表扫描,MySQL 会依次取出 pageSize 条记录,然后判断其是否在 offset 后,如果不在则舍弃,继续过滤,所以效率低下。

test> select *
      from wide_table
      limit 80000, 100
[2024-01-18 14:55:42] 在 335 ms (execution: 298 ms, fetching: 37 ms) 内检索到从 1 开始的 100 行
test> select *
      from wide_table
      limit 100 offset 80000
[2024-01-18 14:55:43] 在 282 ms (execution: 233 ms, fetching: 49 ms) 内检索到从 1 开始的 100 行
sql 复制代码
explain
select *
from wide_table
limit 80000, 100;
# +--+-----------+----------+----------+----+-------------+----+-------+----+-----+--------+-----+
# |id|select_type|table     |partitions|type|possible_keys|key |key_len|ref |rows |filtered|Extra|
# +--+-----------+----------+----------+----+-------------+----+-------+----+-----+--------+-----+
# |1 |SIMPLE     |wide_table|null      |ALL |null         |null|null   |null|99551|100     |null |
# +--+-----------+----------+----------+----+-------------+----+-------+----+-----+--------+-----+

explain
select *
from wide_table
limit 100 offset 80000;
# +--+-----------+----------+----------+----+-------------+----+-------+----+-----+--------+-----+
# |id|select_type|table     |partitions|type|possible_keys|key |key_len|ref |rows |filtered|Extra|
# +--+-----------+----------+----------+----+-------------+----+-------+----+-----+--------+-----+
# |1 |SIMPLE     |wide_table|null      |ALL |null         |null|null   |null|99551|100     |null |
# +--+-----------+----------+----------+----+-------------+----+-------+----+-----+--------+-----+

3.2 索引分页

索引分页即通过索引字段(一般选取主键)的范围查询以及比较操作进行分页,通过应用索引能够大幅缩短查询时间。

test> select *
      from wide_table
      where id between 80000 and 80100
[2024-01-18 15:02:27] 在 224 ms (execution: 184 ms, fetching: 40 ms) 内检索到从 1 开始的 101 行
test> select *
      from wide_table
      where id > 80000
      limit 100
[2024-01-18 14:58:34] 在 218 ms (execution: 185 ms, fetching: 33 ms) 内检索到从 1 开始的 100 行
sql 复制代码
explain
select *
from wide_table
where id between 80000 and 80100;
# +--+-----------+----------+----------+-----+-------------+-------+-------+----+----+--------+-----------+
# |id|select_type|table     |partitions|type |possible_keys|key    |key_len|ref |rows|filtered|Extra      |
# +--+-----------+----------+----------+-----+-------------+-------+-------+----+----+--------+-----------+
# |1 |SIMPLE     |wide_table|null      |range|PRIMARY      |PRIMARY|8      |null|101 |100     |Using where|
# +--+-----------+----------+----------+-----+-------------+-------+-------+----+----+--------+-----------+

explain
select *
from wide_table
where id > 80000
limit 100;
# +--+-----------+----------+----------+-----+-------------+-------+-------+----+-----+--------+-----------+
# |id|select_type|table     |partitions|type |possible_keys|key    |key_len|ref |rows |filtered|Extra      |
# +--+-----------+----------+----------+-----+-------------+-------+-------+----+-----+--------+-----------+
# |1 |SIMPLE     |wide_table|null      |range|PRIMARY      |PRIMARY|8      |null|39420|100     |Using where|
# +--+-----------+----------+----------+-----+-------------+-------+-------+----+-----+--------+-----------+

3.3 子查询

索引分页的局限性在于待查询的表必须有一个自增长的主键,如果主键是 UUID 就无法进行索引分页了,此外在编码时还需要考虑索引断裂导致的重复查询。

我们也可以通过子查询来优化分页,即先通过默认分页操作找到限定的主键,这个操作能够利用主键索引而且只考虑主键这一个字段,因此效率比较高。然后在根据这个主键进行条件查询,从而得到分页数据。

sql 复制代码
test> select *
      from wide_table
      where id >= (select id from wide_table limit 80000, 1)
      limit 100
[2024-01-18 15:03:34] 在 236 ms (execution: 202 ms, fetching: 34 ms) 内检索到从 1 开始的 100 行
sql 复制代码
explain
select *
from wide_table
where id >= (select id from wide_table limit 80000, 1)
limit 100;
# +--+-----------+----------+----------+-----+-------------+-------+-------+----+-----+--------+-----------+
# |id|select_type|table     |partitions|type |possible_keys|key    |key_len|ref |rows |filtered|Extra      |
# +--+-----------+----------+----------+-----+-------------+-------+-------+----+-----+--------+-----------+
# |1 |PRIMARY    |wide_table|null      |range|PRIMARY      |PRIMARY|8      |null|39420|100     |Using where|
# |2 |SUBQUERY   |wide_table|null      |index|null         |PRIMARY|8      |null|99551|100     |Using index|
# +--+-----------+----------+----------+-----+-------------+-------+-------+----+-----+--------+-----------+

3.4 延迟关联

延迟关联主要通过减少回表次数来提高查询效率。

分析下面的执行计划:

  • 第三行执行计划 id 最大最先执行,这是一个对 wide_table 表的索引扫描,只遍历索引而无需回表(可以理解为索引覆盖)。最终查询到了从第 80001 条记录开始的 100 条记录的主键,并将这些主键保存在临时表 wt 中。
  • 第一行执行计划对 wt 进行了全表扫描,获取了主键的查询结果集。
  • 第二行执行计划在 wt 中这 100 条主键记录的基础上,通过等值连接(延迟关联)回表获取到了最终的分页结果。

整个查询过程中只有最终的 100 条记录发生了回表,其余记录都只查询了 id 并被过滤掉了,提高了查询的效率。

sql 复制代码
test> select *
      from wide_table
      inner join (select id from wide_table limit 80000, 100) as wt
      on wide_table.id = wt.id
[2024-01-18 15:03:36] 在 241 ms (execution: 207 ms, fetching: 34 ms) 内检索到从 1 开始的 100 行
sql 复制代码
explain
select *
from wide_table
inner join (select id from wide_table limit 80000, 100) as wt
on wide_table.id = wt.id;
# +--+-----------+----------+----------+------+-------------+-------+-------+-----+-----+--------+-----------+
# |id|select_type|table     |partitions|type  |possible_keys|key    |key_len|ref  |rows |filtered|Extra      |
# +--+-----------+----------+----------+------+-------------+-------+-------+-----+-----+--------+-----------+
# |1 |PRIMARY    |<derived2>|null      |ALL   |null         |null   |null   |null |80100|100     |null       |
# |1 |PRIMARY    |wide_table|null      |eq_ref|PRIMARY      |PRIMARY|8      |wt.id|1    |100     |null       |
# |2 |DERIVED    |wide_table|null      |index |null         |PRIMARY|8      |null |99551|100     |Using index|
# +--+-----------+----------+----------+------+-------------+-------+-------+-----+-----+--------+-----------+
相关推荐
努力的小雨4 分钟前
快速上手 KSQL:轻松与数据库交互的利器
数据库·经验分享
Gentle5866 分钟前
labview中连接sql server数据库查询语句
数据库·labview
Gentle5868 分钟前
labview用sql server数据库存取数据到一个单元格
数据库·labview
2401_8576363910 分钟前
共享汽车管理新纪元:SpringBoot框架应用
数据库·spring boot·汽车
菲兹园长11 分钟前
表的设计(MYSQL)
数据库·mysql
Java Fans26 分钟前
MySQL数据库常用命令大全(完整版——表格形式)
数据库·mysql
起飞的风筝38 分钟前
【redis】—— 环境搭建教程
数据库·redis·缓存
白萝卜弟弟42 分钟前
【MySQL】MySQL函数之JSON_EXTRACT
数据库·mysql·json
gjh120844 分钟前
MySQL常见面试题
数据库·mysql
我的K84091 小时前
Flink整合Hive、Mysql、Hbase、Kafka
hive·mysql·flink