面試官：數據量大的狀況下分頁查詢很慢，有什麼優化方案？

當須要從數據庫查詢的表有上萬條記錄的時候，一次性查詢全部結果會變得很慢，特別是隨着數據量的增長特別明顯，這時須要使用分頁查詢。對於數據庫分頁查詢，也有不少種方法和優化的點。

下面簡單說一下我知道的一些方法。

準備工做

爲了對下面列舉的一些優化進行測試，下面針對已有的一張表進行說明。

• 表名：order_history

• 描述：某個業務的訂單歷史表

• 主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type

• 字段狀況：該表一共37個字段，不包含text等大型數據，最大爲varchar(500)，id字段爲索引，且爲遞增。

• 數據量：5709294

• MySQL版本：5.7.16 線下找一張百萬級的測試表可不容易，若是須要本身測試的話，能夠寫shell腳本什麼的插入數據進行測試。如下的 sql 全部語句執行的環境沒有發生改變，下面是基本測試結果：

select count(*) from orders_history;複製代碼

返回結果：5709294

三次查詢時間分別爲：

• 8903 ms

• 8323 ms

• 8401 ms

通常分頁查詢

通常的分頁查詢使用簡單的 limit 子句就能夠實現。limit 子句聲明以下：

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset複製代碼

LIMIT 子句能夠被用於指定 SELECT 語句返回的記錄數。需注意如下幾點：

• 第一個參數指定第一個返回記錄行的偏移量，注意從0開始

• 第二個參數指定返回記錄行的最大數目

• 若是隻給定一個參數：它表示返回最大的記錄行數目

• 第二個參數爲 -1 表示檢索從某一個偏移量到記錄集的結束全部的記錄行

• 初始記錄行的偏移量是 0(而不是 1)

下面是一個應用實例：

select * from orders_history where type=8 limit 1000,10;複製代碼

該條語句將會從表 orders_history 中查詢 offset:1000開始以後的10條數據，也就是第1001條到第1010條數據（ 1001<=id<=1010）。

數據表中的記錄默認使用主鍵（通常爲id）排序，上面的結果至關於：

select * from orders_history where type=8 order by id limit 10000,10;複製代碼

三次查詢時間分別爲：

• 3040 ms

• 3063 ms

• 3018 ms

針對這種查詢方式，下面測試查詢記錄量對時間的影響：

select * from orders_history where type=8 limit 10000,1;select * from orders_history where type=8 limit 10000,10;select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;select * from orders_history where type=8 limit 10000,1000;select * from orders_history where type=8 limit 10000,10000;複製代碼

三次查詢時間以下：

• 查詢1條記錄：3072ms 3092ms 3002ms

• 查詢10條記錄：3081ms 3077ms 3032ms

• 查詢100條記錄：3118ms 3200ms 3128ms

• 查詢1000條記錄：3412ms 3468ms 3394ms

• 查詢10000條記錄：3749ms 3802ms 3696ms

另外我還作了十來次查詢，從查詢時間來看，基本能夠肯定，在查詢記錄量低於100時，查詢時間基本沒有差距，隨着查詢記錄量愈來愈大，所花費的時間也會愈來愈多。

針對查詢偏移量的測試：

select * from orders_history where type=8 limit 100,100;select * from orders_history where type=8 limit 1000,100;select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;select * from orders_history where type=8 limit 1000000,100;複製代碼

三次查詢時間以下：

• 查詢100偏移：25ms 24ms 24ms

• 查詢1000偏移：78ms 76ms 77ms

• 查詢10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms

• 查詢100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms

• 查詢1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms

隨着查詢偏移的增大，尤爲查詢偏移大於10萬之後，查詢時間急劇增長。

這種分頁查詢方式會從數據庫第一條記錄開始掃描，因此越日後，查詢速度越慢，並且查詢的數據越多，也會拖慢總查詢速度。

使用子查詢優化

這種方式先定位偏移位置的 id，而後日後查詢，這種方式適用於 id 遞增的狀況。

select * from orders_history where type=8 limit 100000,1;
select id from orders_history where type=8 limit 100000,1;
select * from orders_history where type=8 and id>=(select id from orders_history where type=8 limit 100000,1)limit 100;
select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;複製代碼

4條語句的查詢時間以下：

• 第1條語句：3674ms

• 第2條語句：1315ms

• 第3條語句：1327ms

• 第4條語句：3710ms

針對上面的查詢須要注意：

• 比較第1條語句和第2條語句：使用 select id 代替 select * 速度增長了3倍

• 比較第2條語句和第3條語句：速度相差幾十毫秒

• 比較第3條語句和第4條語句：得益於 select id 速度增長，第3條語句查詢速度增長了3倍

這種方式相較於原始通常的查詢方法，將會增快數倍。

使用 id 限定優化

這種方式假設數據表的id是連續遞增的，則咱們根據查詢的頁數和查詢的記錄數能夠算出查詢的id的範圍，可使用 id between and 來查詢：

select * from orders_history where type=2 and id between 1000000 and 1000100 limit 100;複製代碼

查詢時間：15ms 12ms 9ms

這種查詢方式可以極大地優化查詢速度，基本可以在幾十毫秒以內完成。限制是只能使用於明確知道id的狀況，不過通常創建表的時候，都會添加基本的id字段，這爲分頁查詢帶來不少便利。

還能夠有另一種寫法：

select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;複製代碼

固然還可使用 in 的方式來進行查詢，這種方式常常用在多表關聯的時候進行查詢，使用其餘表查詢的id集合，來進行查詢：

select * from orders_history where id in(select order_id from trade_2 where goods = 'pen')limit 100;複製代碼

這種 in 查詢的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。

使用臨時表優化

這種方式已經不屬於查詢優化，這兒附帶提一下。

對於使用 id 限定優化中的問題，須要 id 是連續遞增的，可是在一些場景下，好比使用歷史表的時候，或者出現過數據缺失問題時，能夠考慮使用臨時存儲的表來記錄分頁的id，使用分頁的id來進行 in 查詢。這樣可以極大的提升傳統的分頁查詢速度，尤爲是數據量上千萬的時候。

關於數據表的id說明

通常狀況下，在數據庫中創建表的時候，強制爲每一張表添加 id 遞增字段，這樣方便查詢。

若是像是訂單庫等數據量很是龐大，通常會進行分庫分表。這個時候不建議使用數據庫的 id 做爲惟一標識，而應該使用分佈式的高併發惟一 id 生成器來生成，並在數據表中使用另外的字段來存儲這個惟一標識。

使用先使用範圍查詢定位 id （或者索引），而後再使用索引進行定位數據，可以提升好幾倍查詢速度。即先 select id，而後再 select *。