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• 前言
• 證實
• 參考資料：

有一張財務流水表，未分庫分表，目前的數據量為9555695，分頁查詢使用到了limit，優化之前的查詢耗時16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式調整SQL后，耗時347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；

操作：查詢條件放到子查詢中，子查詢只查主鍵ID，然后使用子查詢中確定的主鍵關聯查詢其他的屬性字段；

原理：1、減少回表操作；
2、可參考《阿里巴巴Java開發手冊（泰山版）》第五章-MySQL數據庫、（二）索引規約、第7條：
【推薦】利用延遲關聯或者子查詢優化超多分頁場景。
說明： MySQL并不是挑過offeset行，而是取offset+N行，然后返回放棄前offset行，返回N行，那當offset特別大的時候，效率就非常的底下，要么控制返回的總頁數，要么對超過特定閾值的頁數進行SQL改寫。
正例： 先快速定位需要獲取的id段，然后再關聯：
SELECT a.* FROM 表1 a,(select id from 表1 where 條件 LIMIT 100000,20) b where a.id = b.id;

-- 優化前SQLSELECT  各種字段FROM `table_name`WHERE 各種條件LIMIT 0,10;

-- 優化后SQLSELECT  各種字段FROM `table_name` main_taleRIGHT JOIN (SELECT  子查詢只查主鍵FROM `table_name`WHERE 各種條件LIMIT 0,10;) temp_table ON temp_table.主鍵 = main_table.主鍵

前言

首先說明一下MySQL的版本：

mysql> select version();+-----------+| version() |+-----------+| 5.7.17    |+-----------+1 row in set (0.00 sec)

表結構：

mysql> desc test;+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+| Field  | Type| Null | Key | Default | Extra  |+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+| id     | bigint(20) unsigned | NO   | PRI | NULL    | auto_increment || val    | int(10) unsigned    | NO   | MUL | 0       ||| source | int(10) unsigned    | NO   |     | 0       ||+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+3 rows in set (0.00 sec)

id為自增主鍵，val為非唯一索引。

灌入大量數據，共500萬：

mysql> select count(*) from test;+----------+| count(*) |+----------+|  5242882 |+----------+1 row in set (4.25 sec)

我們知道，當limit offset rows中的offset很大時，會出現效率問題：

mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5;+---------+-----+--------+| id      | val | source |+---------+-----+--------+| 3327622 |   4 |      4 || 3327632 |   4 |      4 || 3327642 |   4 |      4 || 3327652 |   4 |      4 || 3327662 |   4 |      4 |+---------+-----+--------+5 rows in set (15.98 sec)

為了達到相同的目的，我們一般會改寫成如下語句：

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id;+---------+-----+--------+---------+| id      | val | source | id      |+---------+-----+--------+---------+| 3327622 |   4 |      4 | 3327622 || 3327632 |   4 |      4 | 3327632 || 3327642 |   4 |      4 | 3327642 || 3327652 |   4 |      4 | 3327652 || 3327662 |   4 |      4 | 3327662 |+---------+-----+--------+---------+5 rows in set (0.38 sec)

時間相差很明顯。

為什么會出現上面的結果？我們看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查詢過程：

查詢到索引葉子節點數據。
根據葉子節點上的主鍵值去聚簇索引上查詢需要的全部字段值。

類似于下面這張圖：

像上面這樣，需要查詢300005次索引節點，查詢300005次聚簇索引的數據，最后再將結果過濾掉前300000條，取出最后5條。MySQL耗費了大量隨機I/O在查詢聚簇索引的數據上，而有300000次隨機I/O查詢到的數據是不會出現在結果集當中的。

肯定會有人問：既然一開始是利用索引的，為什么不先沿著索引葉子節點查詢到最后需要的5個節點，然后再去聚簇索引中查詢實際數據。這樣只需要5次隨機I/O，類似于下面圖片的過程：

其實我也想問這個問題。

證實

下面我們實際操作一下來證實上述的推論：

為了證實select * from test where val=4 limit 300000,5是掃描300005個索引節點和300005個聚簇索引上的數據節點，我們需要知道MySQL有沒有辦法統計在一個sql中通過索引節點查詢數據節點的次數。我先試了Handler_read_*系列，很遺憾沒有一個變量能滿足條件。

我只能通過間接的方式來證實：

InnoDB中有buffer pool。里面存有最近訪問過的數據頁，包括數據頁和索引頁。所以我們需要運行兩個sql，來比較buffer pool中的數據頁的數量。預測結果是運行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之后，buffer pool中的數據頁的數量遠遠少于select * from test where val=4 limit 300000,5;對應的數量，因為前一個sql只訪問5次數據頁，而后一個sql訪問300005次數據頁。

select * from test where val=4 limit 300000,5

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in("val","primary") and TABLE_NAME like "%test%" group by index_name;Empty set (0.04 sec)

可以看出，目前buffer pool中沒有關于test表的數據頁。

mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5;+---------+-----+--------+| id      | val | source |+---------+-----+--------+| 3327622 |   4 |      4 || 3327632 |   4 |      4 || 3327642 |   4 |      4 || 3327652 |   4 |      4 || 3327662 |   4 |      4 |+---------+-----+--------+5 rows in set (26.19 sec)mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in("val","primary") and TABLE_NAME like "%test%" group by index_name;+------------+----------+| index_name | count(*) |+------------+----------+| PRIMARY    |     4098 || val|      208 |+------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)

可以看出，此時buffer pool中關于test表有4098個數據頁，208個索引頁。

select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;為了防止上次試驗的影響，我們需要清空buffer pool，重啟mysql。

mysqladmin shutdown/usr/local/bin/mysqld_safe &

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in("val","primary") and TABLE_NAME like "%test%" group by index_name;Empty set (0.03 sec)

運行sql：

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id;+---------+-----+--------+---------+| id      | val | source | id      |+---------+-----+--------+---------+| 3327622 |   4 |      4 | 3327622 || 3327632 |   4 |      4 | 3327632 || 3327642 |   4 |      4 | 3327642 || 3327652 |   4 |      4 | 3327652 || 3327662 |   4 |      4 | 3327662 |+---------+-----+--------+---------+5 rows in set (0.09 sec)mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in("val","primary") and TABLE_NAME like "%test%" group by index_name;+------------+----------+| index_name | count(*) |+------------+----------+| PRIMARY    |5 || val|      390 |+------------+----------+2 rows in set (0.03 sec)

我們可以看明顯的看出兩者的差別：第一個sql加載了4098個數據頁到buffer pool，而第二個sql只加載了5個數據頁到buffer pool。符合我們的預測。也證實了為什么第一個sql會慢：讀取大量的無用數據行（300000），最后卻拋棄掉。
而且這會造成一個問題：加載了很多熱點不是很高的數據頁到buffer pool，會造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空間。 遇到的問題

為了在每次重啟時確保清空buffer pool，我們需要關閉innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，這兩個選項能夠控制數據庫關閉時dump出buffer pool中的數據和在數據庫開啟時載入在磁盤上備份buffer pool的數據。

參考資料：

1.https://explainextended.com/2009/10/23/mysql-order-by-limit-performance-late-row-lookups/

2.https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-information-schema-buffer-pool-tables.html

到此這篇關于一次SQL查詢優化原理分析(900W+數據從17s到300ms)的文章就介紹到這了,更多相關SQL查詢優化內容請搜索以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持！