快速解決mysql深分頁問題
背景
日常需求開發(fā)過程中,相信大家對于limit一定不會陌生,但是使用limit時,當偏移量(offset)非常大時,會發(fā)現(xiàn)查詢效率越來越慢。一開始limit 2000時,可能200ms,就能查詢出需要的到數(shù)據(jù),但是當limit 4000 offset 100000時,會發(fā)現(xiàn)它的查詢效率已經需要1S左右,那要是更大的時候呢,只會越來越慢。
概括
本文將會討論當mysql表大數(shù)據(jù)量的情況,如何優(yōu)化深分頁問題,并附上最近的優(yōu)化慢sql問題的案例偽代碼。
1、limit深分頁問題描述
先看看表結構(隨便舉了個例子,表結構不全,無用字段就不進行展示了)
CREATE TABLE `p2p_detail_record` ( `id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主鍵', `batch_num` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上報數(shù)量', `uptime` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上報時間', `uuid` varchar(64) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '會議id', `start_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '開始時間', `answer_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '應答時間', `end_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '結束時間', `duration` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '持續(xù)時間', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_uuid` (`uuid`), KEY `idx_start_time_stamp` (`start_time_stamp`) //索引, ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='p2p通話記錄詳情表';
假設我們要查詢的深分頁SQL長這樣
select * from p2p_detail_record ppdr where ppdr .start_time_stamp >1656666798000 limit 0,2000
查詢效率是94ms,是不是很快?那如果我們limit 100000,2000呢,查詢效率是1.5S,已經非常慢,那如果更多呢?
2、sql慢原因分析
讓我們來看看這條sql的執(zhí)行計劃
也走到了索引,那為什么還是慢呢?我們先來回顧一下mysql 的相關知識點。
聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引: 葉子節(jié)點儲存的是整行的數(shù)據(jù)。
非聚簇索引: 葉子節(jié)點儲存的是整行的數(shù)據(jù)對應的主鍵值。
使用非聚簇索引查詢的流程
- 通過非聚簇索引樹,找到對應的葉子節(jié)點,獲取到主鍵的值。
- 再通過取到主鍵的值,回到聚簇索引樹,找到對應的整行數(shù)據(jù)。(整個過程稱為回表)
回到這條sql為什么慢的問題上,原因如下
1、limit語句會先掃描offset+n行,然后再丟棄掉前offset行,返回后n行數(shù)據(jù)。也就是說limit 100000,10
,就會掃描100010行,而limit 0,10
,只掃描10行。這里需要回表100010次,大量的時間都在回表這個上面。
方案核心思路: 能不能事先知道要從哪個主鍵ID開始,減少回表的次數(shù)
常見解決方案
通過子查詢優(yōu)化
select * from p2p_detail_record ppdr where id >= (select id from p2p_detail_record ppdr2 where ppdr2 .start_time_stamp >1656666798000 limit 100000,1) limit 2000
相同的查詢結果,也是10W條開始的第2000條,查詢效率為200ms,是不是快了不少。
標簽記錄法
標簽記錄法: 其實標記一下上次查詢到哪一條了,下次再來查的時候,從該條開始往下掃描。類似書簽的作用
select * from p2p_detail_record ppdr where ppdr.id > 'bb9d67ee6eac4cab9909bad7c98f54d4' order by id limit 2000 備注:bb9d67ee6eac4cab9909bad7c98f54d4是上次查詢結果的最后一條ID
使用標簽記錄法,性能都會不錯的,因為命中了id
索引。但是這種方式有幾個缺點。
- 1、只能連續(xù)頁查詢,不能跨頁查詢。
- 2、需要一種類似連續(xù)自增的字段(可以使用orber by id的方式)。
方案對比
- 使用通過子查詢優(yōu)化的方式
優(yōu)點: 可跨頁查詢,想查哪一頁的數(shù)據(jù)就查哪一頁的數(shù)據(jù)。
缺點: 效率不如標簽記錄法。原因: 比如需要查10W條數(shù)據(jù)后,第1000條,也需要先查詢出非聚簇索引對應的10W1000條數(shù)據(jù),在取第10W開始的ID,進行查詢。
- 使用 標簽記錄法 的方式
優(yōu)點: 查詢效率很穩(wěn)定,非??臁?/p>
缺點:
- 不跨頁查詢,
- 需要一種類似連續(xù)自增的字段
關于第二點的說明: 該點一般都好解決,可使用任意不重復的字段進行排序即可。若使用可能重復的字段進行排序的字段,由于mysql對于相同值的字段排序是無序,導致如果正好在分頁時,上下頁中可能存在相同的數(shù)據(jù)。
實戰(zhàn)案例
需求: 需要查詢查詢某一時間段的數(shù)據(jù)量,假設有幾十萬的數(shù)據(jù)量需要查詢出來,進行某些操作。
需求分析 1、分批查詢(分頁查詢),設計深分頁問題,導致效率較慢。
CREATE TABLE `p2p_detail_record` ( `id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主鍵', `batch_num` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上報數(shù)量', `uptime` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上報時間', `uuid` varchar(64) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '會議id', `start_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '開始時間', `answer_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '應答時間', `end_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '結束時間', `duration` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '持續(xù)時間', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_uuid` (`uuid`), KEY `idx_start_time_stamp` (`start_time_stamp`) //索引, ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='p2p通話記錄詳情表';
偽代碼實現(xiàn):
//最小ID String lastId = null; //一頁的條數(shù) Integer pageSize = 2000; List<P2pRecordVo> list ; do{ list = listP2pRecordByPage(lastId,pageSize); //標簽記錄法,記錄上次查詢過的Id lastId = list.get(list.size()-1).getId(); //獲取上一次查詢數(shù)據(jù)最后的ID,用于記錄 //對數(shù)據(jù)的操作邏輯 XXXXX(); }while(isNotEmpty(list)); <select id ="listP2pRecordByPage"> select * from p2p_detail_record ppdr where 1=1 <if test = "lastId != null"> and ppdr.id > #{lastId} </if> order by id asc limit #{pageSize} </select>
這里有個小優(yōu)化點: 可能有的人會先對所有數(shù)據(jù)排序一遍,拿到最小ID,但是這樣對所有數(shù)據(jù)排序,然后去min(id),耗時也蠻長的,其實第一次查詢,可不帶lastId進行查詢,查詢結果也是一樣。速度更快。
總結
1、當業(yè)務需要從表中查出大數(shù)據(jù)量時,而又項目架構沒上ES時,可考慮使用標簽記錄法的方式,對查詢效率進行優(yōu)化。
2、從需求上也應該盡可能避免,在大數(shù)據(jù)量的情況下,分頁查詢最后一頁的功能。或者限制成只能一頁一頁往后劃的場景。
到此這篇關于快速解決mysql深分頁問題的文章就介紹到這了,更多相關mysql深分頁內容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持本站!
版權聲明:本站文章來源標注為YINGSOO的內容版權均為本站所有,歡迎引用、轉載,請保持原文完整并注明來源及原文鏈接。禁止復制或仿造本網(wǎng)站,禁止在非www.sddonglingsh.com所屬的服務器上建立鏡像,否則將依法追究法律責任。本站部分內容來源于網(wǎng)友推薦、互聯(lián)網(wǎng)收集整理而來,僅供學習參考,不代表本站立場,如有內容涉嫌侵權,請聯(lián)系alex-e#qq.com處理。