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- 前言
- LIMIT和OFFSET有什么问题
- 初探LIMIT查询效率
- 数据准备
- 开始测试
- 分析耗时的原因
- 优化
- 再优化
- 总结
前言
之前的大多数人分页采用的都是这样：
代码语言：javascript复制SELECT * FROM table LIMIT 20 OFFSET 50
可能有的小伙伴还是不太清楚LIMIT和OFFSET的具体含义和用法，我介绍一下：
LIMIT X 表示: 读取 X 条数据LIMIT X, Y 表示: 跳过 X 条数据，读取 Y 条数据LIMIT Y OFFSET X 表示: 跳过 X 条数据，读取 Y 条数据
对于简单的小型应用程序和数据量不是很大的场景，这种方式还是没问题的。
但是你想构建一个可靠且高效的系统，一定要一开始就要把它做好。
今天我们将探讨已经被广泛使用的分页方式存在的问题，以及如何实现高性能分页。
LIMIT和OFFSET有什么问题
OFFSET 和 LIMIT 对于数据量少的项目来说是没有问题的，但是，当数据库里的数据量超过服务器内存能够存储的能力，并且需要对所有数据进行分页，问题就会出现，为了实现分页，每次收到分页请求时，数据库都需要进行低效的全表遍历。
全表遍历就是一个全表扫描的过程，就是根据双向链表把磁盘上的数据页加载到磁盘的缓存页里去，然后在缓存页内部查找那条数据。这个过程是非常慢的，所以说当数据量大的时候，全表遍历性能非常低，时间特别长，应该尽量避免全表遍历。
这意味着，如果你有 1 亿个用户，OFFSET 是 5 千万，那么它需要获取所有这些记录 (包括那么多根本不需要的数据)，将它们放入内存，然后获取 LIMIT 指定的 20 条结果。
为了获取一页的数据：10万行中的第5万行到第5万零20行需要先获取 5 万行，这么做非常低效！
初探LIMIT查询效率
数据准备
- 本文测试使用的环境：
[root@zhyno1 ~]# cat /etc/system-release
CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)
[root@zhyno1 ~]# uname -a
Linux zhyno1 3.10.0-1160.62.1.el7.x86_64 #1 SMP Tue Apr 5 16:57:59 UTC 2022 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
- 测试数据库采用的是（存储引擎采用InnoDB，其它参数默认）：
mysql> select version();
-----------
| version() |
-----------
| 8.0.25-16 |
-----------
1 row in set (0.00 sec)
表结构如下：
代码语言：javascript复制CREATE TABLE `limit_test` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`column1` decimal(11,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',
`column2` decimal(11,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',
`column3` decimal(11,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',
PRIMARY KEY (`id`)
)ENGINE=InnoDB
mysql> DESC limit_test;
--------- --------------- ------ ----- --------- ----------------
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
--------- --------------- ------ ----- --------- ----------------
| id | int | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| column1 | decimal(11,2) | NO | | 0.00 | |
| column2 | decimal(11,2) | NO | | 0.00 | |
| column3 | decimal(11,2) | NO | | 0.00 | |
--------- --------------- ------ ----- --------- ----------------
4 rows in set (0.00 sec)
插入350万条数据作为测试：
代码语言：javascript复制mysql> SELECT COUNT(*) FROM limit_test;
----------
| COUNT(*) |
----------
| 3500000 |
----------
1 row in set (0.47 sec)
开始测试
首先偏移量设置为0，取20条数据(中间输出省略)：
代码语言：javascript复制mysql> SELECT * FROM limit_test LIMIT 0,20;
---- ---------- ---------- ----------
| id | column1 | column2 | column3 |
---- ---------- ---------- ----------
| 1 | 50766.34 | 43459.36 | 56186.44 |
#...中间输出省略
| 20 | 66969.53 | 8144.93 | 77600.55 |
---- ---------- ---------- ----------
20 rows in set (0.00 sec)
可以看到查询时间基本忽略不计，于是我们要一步一步的加大这个偏移量然后进行测试，先将偏移量改为10000(中间输出省略)：
代码语言：javascript复制mysql> SELECT * FROM limit_test LIMIT 10000,20;
------- ---------- ---------- ----------
| id | column1 | column2 | column3 |
------- ---------- ---------- ----------
| 10001 | 96945.17 | 33579.72 | 58460.97 |
#...中间输出省略
| 10020 | 1129.85 | 27087.06 | 97340.04 |
------- ---------- ---------- ----------
20 rows in set (0.00 sec)
可以看到查询时间还是非常短的，几乎可以忽略不计，于是我们将偏移量直接上到340W(中间输出省略)：
代码语言：javascript复制mysql> SELECT * FROM limit_test LIMIT 3400000,20;
--------- ---------- ---------- ----------
| id | column1 | column2 | column3 |
--------- ---------- ---------- ----------
| 3400001 | 5184.99 | 67179.02 | 56424.95 |
#...中间输出省略
| 3400020 | 8732.38 | 71035.71 | 52750.14 |
--------- ---------- ---------- ----------
20 rows in set (0.73 sec)
这个时候就可以看到非常明显的变化了，查询时间猛增到了0.73s。
分析耗时的原因
根据下面的结果可以看到三条查询语句都进行了全表扫描：
代码语言：javascript复制mysql> EXPLAIN SELECT * FROM limit_test LIMIT 0,20;
---- ------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ --------- ---------- -------
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
---- ------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ --------- ---------- -------
| 1 | SIMPLE | limit_test | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3491695 | 100.00 | NULL |
---- ------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ --------- ---------- -------
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM limit_test LIMIT 10000,20;
---- ------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ --------- ---------- -------
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
---- ------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ --------- ---------- -------
| 1 | SIMPLE | limit_test | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3491695 | 100.00 | NULL |
---- ------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ --------- ---------- -------
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM limit_test LIMIT 3400000,20;
---- ------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ --------- ---------- -------
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
---- ------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ --------- ---------- -------
| 1 | SIMPLE | limit_test | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3491695 | 100.00 | NULL |
---- ------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ --------- ---------- -------
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
此时就可以知道的是，在偏移量非常大的时候，就像案例中的LIMIT 3400000,20这样的查询。
此时MySQL就需要查询3400020行数据，然后在返回最后20条数据。
前边查询的340W数据都将被抛弃，这样的执行结果可不是我们想要的。
接下来就是优化大偏移量的性能问题
优化
你可以这样做：
代码语言：javascript复制SELECT * FROM limit_test WHERE id>10 limit 20
这是一种基于指针的分页。你要在本地保存上一次接收到的主键 (通常是一个 ID) 和 LIMIT，而不是 OFFSET 和 LIMIT，那么每一次的查询可能都与此类似。
为什么？因为通过显式告知数据库最新行，数据库就确切地知道从哪里开始搜索（基于有效的索引），而不需要考虑目标范围之外的记录。
我们再来一次测试(中间输出省略)：
代码语言：javascript复制mysql> SELECT * FROM limit_test WHERE id>3400000 LIMIT 20;
--------- ---------- ---------- ----------
| id | column1 | column2 | column3 |
--------- ---------- ---------- ----------
| 3400001 | 5184.99 | 67179.02 | 56424.95 |
#...中间输出省略
| 3400020 | 8732.38 | 71035.71 | 52750.14 |
--------- ---------- ---------- ----------
20 rows in set (0.00 sec)
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM limit_test WHERE id>3400000 LIMIT 20;
---- ------------- ------------ ------------ ------- --------------- --------- --------- ------ -------- ---------- -------------
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
---- ------------- ------------ ------------ ------- --------------- --------- --------- ------ -------- ---------- -------------
| 1 | SIMPLE | limit_test | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 185828 | 100.00 | Using where |
---- ------------- ------------ ------------ ------- --------------- --------- --------- ------ -------- ---------- -------------
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
返回同样的结果，第一个查询使用了0.73 sec，而第二个仅用了0.00 sec。
注意：如果我们的表没有主键，比如是具有多对多关系的表，那么就使用传统的 OFFSET/LIMIT 方式，只是这样做存在潜在的慢查询问题。所以建议在需要分页的表中使用自动递增的主键，即使只是为了分页。
再优化
类似于查询 SELECT * FROM table_name WHERE id > 3400000 LIMIT 20; 这样的效率非常快,因为主键上是有索引的,但是这样有个缺点,就是ID必须是连续的,并且查询不能有WHERE语句,因为WHERE语句会造成过滤数据。那使用场景就非常的局限了，于是我们可以这样：
使用覆盖索引优化
MySQL的查询完全命中索引的时候，称为覆盖索引,是非常快的，因为查询只需要在索引上进行查找，之后可以直接返回，而不用再回数据表拿数据。因此我们可以先查出索引的 ID，然后根据 Id 拿数据。
代码语言：javascript复制SELECT * FROM (SELECT id FROM table_name LIMIT 3400000,20) a LEFT JOIN table_name b ON a.id = b.id;
#或者是
SELECT * FROM table_name a INNER JOIN (SELECT id FROM table_name LIMIT 3400000,20) b USING (id);
总结
- 数据量大的时候不能使用OFFSET/LIMIT来进行分页，因为OFFSET越大，查询时间越久。
- 当然不能说所有的分页都不可以，如果你的数据就那么几千、几万条，那就很无所谓，随便使用。
- 如果我们的表没有主键，比如是具有多对多关系的表，那么就使用传统的 OFFSET/LIMIT 方式。
- 这种方法适用于要求ID为数值类型，并且查出的数据ID连续的场景且不能有其他字段的排序。
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