Mysql使用limit深度分页优化

1、背景:

mysql使用select * limit offset, rows分页在深度分页的情况下。性能急剧下降。

  • 例如:select * 的情况下直接⽤limit 600000,10 扫描的是约60万条数据,并且是需要回表
    60W次,也就是说⼤部分性能都耗在随机访问上,到头来只⽤到10条数据(总共取600010条数据只留10条记录)

2、limit 语法解读

limit用于数据的分页查询,当然也会用于数据的截取,下面是limit的用法:

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

变形

  • 第一种:SELECT * FROM table LIMIT offset, rows # 常用形式

    -- 从0开始,截取5条记录,即检索行为1到5
    select * from table limit 0,5
    -- 注意: 关键字limit后面的两个参与用逗号分割
    
  • 第二种:SELECT * FROM table LIMIT rows OFFSET offset

    -- 从0开始,截取5条记录,即检索行为1到5
    select * from tb_account limit 5 offset 0
    -- 注意: 使用limit和offset两个关键字,并且各带一个参数,中间没有逗号分割
    
  • 第三种:SELECT * FROM table LIMIT rows

    -- 截取记录的前五行数据,可以理解为offset的默认值为0
    select * from tb_account limit 5
    

3、优化方式

1. 模仿百度、谷歌方案(前端业务控制)

类似于分段。我们给每次只能翻100页、超过一百页的需要重新加载后面的100页。这样就解决了每次加载数量数据大 速度慢的问题了

2. 记录每次取出的最大id, 然后where id > 最大id

select * from table_name Where id > 最大id limit 10000, 10;
这种方法适用于:除了主键ID等离散型字段外,也适用连续型字段datetime等
最大id由前端分页pageNum和pageIndex计算出来。

3. IN获取id

select * from table_name where id in (select id from table_name where ( user = xxx )) limit 10000, 10;

4. join方式 + 覆盖索引(推荐)

select * from table_name inner join ( select id from table_name where (user = xxx) limit 10000,10) b using (id)

如果对于有where 条件,又想走索引用limit的,必须设计一个索引,将where 放第一位,limit用到的主键放第2位,而且只能select 主键!

select id from test where pid = 1 limit 100000,10;`
创建索引:`alter table test add index idx_pid_id(pid, id)

4、案例

1. jdbcpagingReader使用方式

    # MySqlPagingQueryProvider#
    public static String generateLimitSqlQuery(AbstractSqlPagingQueryProvider provider, boolean remainingPageQuery,
            String limitClause) {
        StringBuilder sql = new StringBuilder();
        sql.append("SELECT ").append(provider.getSelectClause());
        sql.append(" FROM ").append(provider.getFromClause());
        buildWhereClause(provider, remainingPageQuery, sql);
        buildGroupByClause(provider, sql);
        sql.append(" ORDER BY ").append(buildSortClause(provider));
        sql.append(" " + limitClause);

        return sql.toString();
    }

  • 解读:jdbcPageingreader中使用了limit 10 这种写法。默认是查出10条记录。等价于 limit 0,10

2. db索引分区器使用方式

入参1: 表名 如test_table

入参2: 排序索引字段 可以是主键,也可以是其他索引。需要保证是唯一索引即可。如:id

入参3: 主键可手动传入,也可以根据表名计算出来:现在只支持单列主键的。 如:id

入参4: 具体表 要分多少块。如:4

-- 使用过程 1. 先统计多少数据
select count(1) as countAllNumber from test_table;  -- countAllNumber=200
-- 2. 在 根据需要分多少块,算出每块需要包含的数据量,即limit
-- countAllNumber /4 =200/4 =50;  也就是每块的数据量需要包含50个数据。需要算这50个数据的开始节点和结束节点
-- 3. 循环遍历按照主键自增的拍寻方式算出第一块。
-- 3.1 第一块开始节点为0
select id from test_table where id >=0 order by id limit 50,1; -- 算出第51个元素 如就51;那第一块的范围为【0,51);左闭右开
-- 3.2 第二块 开始节点为51
select id from test_table where id >=51 limit 50,1; -- 算出第101个元素 如101;那第二块的范围为【51,101);左闭右开
-- 3.3 第三块类似,算出第三块的边界点为151.
select id from test_table where id>=151 ;  -- 算出第四块的范围为 【151,+∞);左闭右开
  • 使用: 拿到每块的分块边界值。进行主键查找接口。

    如第一块,已经有边界值为【0,51);

    那么拼接的查询sql为 。需要的入参为表名,索引名,分区开始,分区结束

    select id from test_table where id >=0 and id <51 order by id

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