分页查询优化：从基础到高级技巧

分页查询优化

在开发业务系统时，分页功能是一个常见需求。然而，如果实现不当，分页查询会严重影响性能，特别是在处理大表时。本文将介绍几种分页查询优化技巧，帮助提升数据库查询效率。

示例表

CREATE TABLE `employees` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
  `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
  `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
  `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name_age_position` (`name`, `age`, `position`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';

假设我们有一个大表 employees，并需要实现分页功能。常见实现方式如下：

SELECT * FROM employees LIMIT 10000,10;

这条 SQL 的含义是从表 employees 中取出从第 10001 行开始的 10 行记录。然而，MySQL 实际执行时会读取前 10010 条记录，然后丢弃前 10000 条，仅返回后 10 条记录。这种方式在大表中查询效率极低。

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分页优化技巧

1. 自增且连续主键排序的分页查询

如果表的主键是自增且连续的，可以利用主键优化分页查询。例如：

原始 SQL

SELECT * FROM employees LIMIT 90000,5;

优化后 SQL

SELECT * FROM employees WHERE id > 90000 LIMIT 5;

优化后的 SQL 使用主键索引，大大减少了扫描的行数。

注意事项

这种优化适用于以下情况：

• 主键是自增且连续的。
• 查询结果按照主键排序。

如果主键不连续（如有记录被删除）或查询按照非主键字段排序，则结果可能不一致。

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2. 非主键字段排序的分页查询

如果需要根据非主键字段排序（例如 name 字段），可以通过分步查询优化：

原始 SQL

SELECT * FROM employees ORDER BY name LIMIT 90000,5;

优化后 SQL

SELECT * FROM employees e
INNER JOIN (
  SELECT id FROM employees ORDER BY name LIMIT 90000,5
) ed ON e.id = ed.id;

优化后的 SQL 先通过子查询按 name 字段排序获取主键，再利用主键查询具体记录，避免了直接对全表进行排序。

优化效果

优化后 SQL 执行时间显著减少，因为子查询利用索引进行排序，而原始 SQL 使用了低效的文件排序（filesort）。

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3. 表关联查询优化

MySQL 表关联常用两种算法：

• Nested-Loop Join (NLJ)
• Block Nested-Loop Join (BNL)

示例表

CREATE TABLE `t1` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `t2` LIKE t1;

优化建议

• 关联字段加索引：让 MySQL 优先选择 NLJ 算法。
• 小表驱动大表：对于明确的小表，可以使用 STRAIGHT_JOIN 强制指定连接顺序，例如：

  SELECT * FROM t2 STRAIGHT_JOIN t1 ON t2.a = t1.a;
  

• 根据实际过滤条件选择驱动表：计算过滤后每张表的行数，小表作为驱动表。

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4. COUNT(*) 查询优化

统计行数时，常见 SQL 如下：

SELECT COUNT(*) FROM employees;

优化方法

1. 利用缓存：
   • MyISAM 引擎会维护表的总行数，可以直接查询。
   • InnoDB 需要实时统计行数，但可以利用 Redis 或计数表维护总行数。
2. 使用索引：如果统计某列非空行数，可以利用索引优化。

不同计数方式对比

• 字段有索引：COUNT(*) ≈ COUNT(1) > COUNT(字段) > COUNT(主键)
• 字段无索引：COUNT(*) ≈ COUNT(1) > COUNT(主键) > COUNT(字段)

COUNT(*) 是 MySQL 专门优化的高效方式，不会取出字段值，而是按行累加，推荐使用。

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5. 选择合适的数据类型

在设计表结构时，选择合适的数据类型对性能优化至关重要：

• 数值类型：优先使用小数据类型（如 TINYINT 替代 INT）。
• 避免 NULL：尽量将字段定义为 NOT NULL，减少存储和比较开销。
• 日期类型：根据需求选择 DATE、DATETIME 或 TIMESTAMP。

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通过合理优化分页查询和表设计，可以显著提升查询效率，为系统性能提供有力保障。