mysql海量数据分页查询优化

背景

一般我们数据量大的时候，然后就需要进行分页，一般分页语句就是limit offset，rows。这种分页数据量小的时候是没啥影响的，一旦数据量越来越大随着offset的变大，性能就会越来越差。下面我们就来实验下：

准备数据

• 建一个测试表引擎为MyISAM（插入数据没有事务提交，插入速度快）的表。

​
CREATE TABLE USER (
id INT ( 20 ) NOT NULL auto_increment,
NAME VARCHAR ( 20 ) NOT NULL,
address VARCHAR ( 20 ) NOT NULL,
PRIMARY KEY ( id ) 
) ENGINE = MyISAM;​

• 写一个批量插入的存储过程

delimiter //
# 删除表数据
TRUNCATE TABLE t;
# 如果已经有sp_test_batch存储过程，将其删除，后面重新创建
DROP PROCEDURE IF EXISTS sp_test_batch;
# 创建存储过程，包含num和batch输入，num表示插入的总行数，batch表示每次插入的行数
CREATE PROCEDURE sp_test_batch(IN num INT,IN batch INT)
BEGIN
    SET @insert_value = '';
    # 已经插入的记录总行数
  SET @count = 0;
    # 
    SET @batch_count = 0;
    WHILE @count < num DO
        # 内while循环用于拼接INSERT INTO t VALUES (),(),(),...语句中VALUES后面部分
        WHILE (@batch_count < batch AND @count < num) DO
            IF @batch_count>0
            THEN 
                SET @insert_value = concat(@insert_value,',');
            END IF;
            SET @insert_value = concat(@insert_value,"('name", @count, "','address", @count, "')");
            SET @batch_count = @batch_count+1;    
        END WHILE;

        SET @count = @count + @batch_count;
        # 拼接SQL语句并执行
        SET @exesql = concat("insert into user(name,address) values ", @insert_value);    
        PREPARE stmt FROM @exesql;
        EXECUTE stmt;
        DEALLOCATE PREPARE stmt;
        # 重置变量值
        SET @insert_value = '';
        SET @batch_count=0;
    END WHILE;
    # 数据插入完成后，查看表中总记录数
    SELECT COUNT(id) FROM user;
END

• 插入100w数据

  测试性能

  下面我们分别针对于offset等于不同的值来进行实验：

  • offset等于10000时耗时
    
    • offset等于100000时耗时：
      
    • offset等于1000000时耗时
      

• offset等于5000000时耗时
  

• offset等于10000000时耗时
  
  从上图可以得出随着offset的值越大耗时就越来越多。这还只是1000w数据，如果我们上亿数据呢，可想而知这时候查询的效率有多差。下面我们来进行优化。

  性能优化

  子查询的分页方式：

  
  

  SELECT * FROM user WHERE  id >=  
  (SELECT id FROM user  ORDER BY id LIMIT 9000000, 1) LIMIT 10
  从图可以得出子查询确实速度快了一倍。
  

#### JOIN分页方式：
```sql
SELECT * FROM user t1 INNER join
(SELECT id FROM user  ORDER BY id LIMIT 9000000, 10) t2 on t2.id =t1.id

• join的方式比子查询性能在稍微好点。

依赖当前页ID优化：

这个时间性能是最好的。这种优化必须要依赖前一次的查询的最大ID，如果是那种分页直接可以指定多少页的是不行的，必须是只能后一页，后一页这么点击。

SELECT id FROM user  where id > 9000000 ORDER BY id  LIMIT 10;

终极优化

• 通过伪列对ID进行分页，可以多线程同时查询，这个适合分页把全量数据加载到缓存。
• 得到ID的范围
  ​​

select id from(
SELECT @rownum:=@rownum+1 AS rownum, id FROM   user as t1 ,(SELECT @rownum:=0) t2 order
by t1.id asc
) t3 where t3.rownum%5000=0

多个线程执行不同的sql：

select * from user where id >0 and id<=5000 一直到最大的id

结束

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