你知道MySQL的Limit有性能問題嗎

MySQL的分頁查詢一般經過limit來實現。

MySQL的limit基本用法很簡單。limit接收1或2個整數型參數，若是是2個參數，第一個是指定第一個返回記錄行的偏移量，第二個是返回記錄行的最大數目。初始記錄行的偏移量是0。

爲了與PostgreSQL兼容，limit也支持limit # offset #。

問題：

對於小的偏移量，直接使用limit來查詢沒有什麼問題，但隨着數據量的增大，越日後分頁，limit語句的偏移量就會越大，速度也會明顯變慢。

優化思想：

避免數據量大時掃描過多的記錄

解決：

子查詢的分頁方式或者JOIN分頁方式。

JOIN分頁和子查詢分頁的效率基本在一個等級上，消耗的時間也基本一致。

下面舉個例子。通常MySQL的主鍵是自增的數字類型，這種狀況下可使用下面的方式進行優化。

下面以真實的生產環境的80萬條數據的一張表爲例，比較一下優化先後的查詢耗時：

-- 傳統limit，文件掃描
[SQL]SELECT * FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000,2;
受影響的行: 0
時間: 5.371s

-- 子查詢方式，索引掃描
[SQL]
SELECT * FROM tableName
WHERE id >= (SELECT id FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000 , 1)
LIMIT 2;
受影響的行: 0
時間: 0.274s

-- JOIN分頁方式
[SQL]
SELECT *
FROM tableName AS t1
JOIN (SELECT id FROM tableName ORDER BY id desc LIMIT 500000, 1) AS t2
WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT 2;
受影響的行: 0
時間: 0.278s
複製代碼

能夠看到通過優化性能提升了將近20倍。

優化原理：

子查詢是在索引上完成的，而普通的查詢時在數據文件上完成的，一般來講，索引文件要比數據文件小得多，因此操做起來也會更有效率。由於要取出全部字段內容，第一種須要跨越大量數據塊並取出，而第二種基本經過直接根據索引字段定位後，才取出相應內容，效率天然大大提高。

所以，對limit的優化，不是直接使用limit，而是首先獲取到offset的id，而後直接使用limit size來獲取數據。

在實際項目使用，能夠利用相似策略模式的方式去處理分頁，例如，每頁100條數據，判斷若是是100頁之內，就使用最基本的分頁方式，大於100，則使用子查詢的分頁方式。

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