MySQL 百万级数据量分页查询方法及其优化

芋道源码

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句

语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N
适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)
原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢且有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.

方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M
适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万)
原因: 索引扫描,速度会很快. 有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3

方法3: 基于索引再排序

语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万). 最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1)
原因: 索引扫描,速度会很快. 但MySQL的排序操作,只有ASC没有DESC(DESC是假的,未来会做真正的DESC,期待...).

方法4: 基于索引使用prepare

第一个问号表示pageNum，第二个？表示每页元组数

语句样式: MySQL中,可用如下方法: PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (？* ？) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
适应场景: 大数据量
原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。

方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描

比如: 读第1000到1019行元组(pk是主键/唯一键).

SELECT * FROM your_table WHERE pk>=1000 ORDER BY pk ASC LIMIT 0,20

方法6: 利用"子查询/连接+索引"快速定位元组的位置,然后再读取元组.

比如(id是主键/唯一键,蓝色字体时变量)

利用子查询示例:

SELECT * FROM your_table WHERE id <=
(SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize ORDER BY id desc
LIMIT $pagesize

利用连接示例:

SELECT * FROM your_table AS t1
JOIN (SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize AS t2
WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize;

mysql大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。

测试实验

1. 直接用limit start, count分页语句，也是我程序中用的方法：

select * from product limit start, count

当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 100， 1000， 10000开始分页的执行时间（每页取20条）。

如下：

select * from product limit 10, 20   0.016秒 
select * from product limit 100, 20   0.016秒
select * from product limit 1000, 20   0.047秒
select * from product limit 10000, 20   0.094秒

我们已经看出随着起始记录的增加，时间也随着增大，这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的，那么我们把起始记录改为40w看下（也就是记录的一般左右）

select * from product limit 400000, 20   3.229秒

再看我们取最后一页记录的时间

select * from product limit 866613, 20   37.44秒

像这种分页最大的页码页显然这种时间是无法忍受的。

从中我们也能总结出两件事情：

limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。

2. 对limit分页问题的性能优化方法

利用表的覆盖索引来加速分页查询

我们都知道，利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列（覆盖索引），那么这种情况会查询很快。

因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。

在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。

这次我们之间查询最后一页的数据（利用覆盖索引，只包含id列），如下：

select id from product limit 866613, 20 0.2秒

相对于查询了所有列的37.44秒，提升了大概100多倍的速度

那么如果我们也要查询所有列，有两种方法，一种是id>=的形式，另一种就是利用join，看下实际情况：

SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20

查询时间为0.2秒！

另一种写法

SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id

查询时间也很短！

3. 复合索引优化方法

MySql 性能到底能有多高？MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。

用事实说话，看例子：

数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬1.6G。

OK ,看下面这条sql语句：

select id,title from collect limit 1000,10;

很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10;

从9万条开始分页，结果？

8-9秒完成，my god 哪出问题了？其实要优化这条数据，网上找得到答案。看下面一条语句:

select id from collect order by id limit 90000,10;

很快，0.04秒就OK。为什么？因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是：

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点，就完了。看下面的语句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！

到了这里我相信很多人会和我一样，有崩溃感觉！vtype 做了索引了啊？怎么会慢呢？vtype做了索引是不错，你直接

select id from collect where vtype=1 limit 1000,10;