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提高M(jìn)ySQL深分頁查詢效率的三種方案

 更新時間:2022年07月04日 07:20:32   作者:一燈架構(gòu)  
這篇文章介紹了提高M(jìn)ySQL深分頁查詢效率的三種方案,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)。對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

開發(fā)經(jīng)常遇到分頁查詢的需求,但是當(dāng)翻頁過多的時候,就會產(chǎn)生深分頁,導(dǎo)致查詢效率急劇下降。有沒有什么辦法,能解決深分頁的問題呢?本文總結(jié)了三種優(yōu)化方案,查詢效率直接提升10倍,一起學(xué)習(xí)一下。

開發(fā)經(jīng)常遇到分頁查詢的需求,但是當(dāng)翻頁過多的時候,就會產(chǎn)生深分頁,導(dǎo)致查詢效率急劇下降。

有沒有什么辦法,能解決深分頁的問題呢?

本文總結(jié)了三種優(yōu)化方案,查詢效率直接提升10倍,一起學(xué)習(xí)一下。

1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

先創(chuàng)建一張用戶表,只在create_time字段上加索引:

CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵',
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
  `create_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '創(chuàng)建時間',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_create_time` (`create_time`)
) ENGINE=InnoDB COMMENT='用戶表';

然后往用戶表中插入100萬條測試數(shù)據(jù),這里可以使用存儲過程:

drop PROCEDURE IF EXISTS insertData;
DELIMITER $$
create procedure insertData()
begin
 declare i int default 1;
   while i <= 100000 do
         INSERT into user (name,create_time) VALUES (CONCAT("name",i), now());
         set i = i + 1; 
   end while; 
end $$

call insertData() $$

2. 驗證深分頁問題

每頁10條,當(dāng)我們查詢第一頁的時候,速度很快:

select * from user 
where create_time>'2022-07-03' 
limit 0,10;

在不到0.01秒內(nèi)直接返回了,所以沒顯示出執(zhí)行時間。

當(dāng)我們翻到第10000頁的時候,查詢效率急劇下降:

select * from user 
where create_time>'2022-07-03' 
limit 100000,10;

執(zhí)行時間變成了0.16秒,性能至少下降了幾十倍。

耗時主要花在哪里了?

  • 需要掃描前10條數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量較大,比較耗時
  • create_time是非聚簇索引,需要先查詢出主鍵ID,再回表查詢,通過主鍵ID查詢出所有字段

畫一下回表查詢流程:

1. 先通過create_time查詢出主鍵ID

2. 再通過主鍵ID查詢出表中所有字段

別問為什么B+樹的結(jié)構(gòu)是這樣的?問就是規(guī)定。

可以看一下前兩篇文章。

然后我們就針對這兩個耗時原因進(jìn)行優(yōu)化。

3. 優(yōu)化查詢

3.1 使用子查詢

先用子查詢查出符合條件的主鍵,再用主鍵ID做條件查出所有字段。

select * from user 
where id in (
  select id from user 
  where create_time>'2022-07-03' 
  limit 100000,10
);

不過這樣查詢會報錯,說是子查詢中不支持使用limit。

我們加一層子查詢嵌套,就可以了:

select * from user 
where id in (
 select id from (
    select id from user 
    where create_time>'2022-07-03' 
    limit 100000,10
 ) as t
);

執(zhí)行時間縮短到0.05秒,減少了0.12秒,相當(dāng)于查詢性能提升了3倍。

為什么先用子查詢查出符合條件的主鍵ID,就能縮短查詢時間呢?

我們用explain查看一下執(zhí)行計劃就明白了:

explain select * from user 
where id in (
 select id from (
    select id from user 
    where create_time>'2022-07-03' 
    limit 100000,10
 ) as t
);

可以看到Extra列顯示子查詢中用到Using index,表示用到了覆蓋索引,所以子查詢無需回表查詢,加快了查詢效率。

3.2 使用inner join關(guān)聯(lián)查詢

把子查詢的結(jié)果當(dāng)成一張臨時表,然后和原表進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢。

select * from user 
inner join (
   select id from user 
    where create_time>'2022-07-03' 
    limit 100000,10
) as t on user.id=t.id;

查詢性能跟使用子查詢一樣。

3.3 使用分頁游標(biāo)(推薦)

實現(xiàn)方式就是:當(dāng)我們查詢第二頁的時候,把第一頁的查詢結(jié)果放到第二頁的查詢條件中。

例如:首先查詢第一頁

select * from user 
where create_time>'2022-07-03' 
limit 10;

然后查詢第二頁,把第一頁的查詢結(jié)果放到第二頁查詢條件中:

select * from user 
where create_time>'2022-07-03' and id>10 
limit 10;

這樣相當(dāng)于每次都是查詢第一頁,也就不存在深分頁的問題了,推薦使用。

執(zhí)行耗時是0秒,查詢性能直接提升了幾十倍。

這樣的查詢方式雖然好用,但是又帶來一個問題,就是跳轉(zhuǎn)到指定頁數(shù),只能一頁頁向下翻。

所以這種查詢只適合特定場景,比如資訊類APP的首頁。

互聯(lián)網(wǎng)APP一般采用瀑布流的形式,比如百度首頁、頭條首頁,都是一直向下滑動翻頁,并沒有跳轉(zhuǎn)到制定頁數(shù)的需求。

不信的話,可以看一下,這是頭條的瀑布流:

傳參中帶了上一頁的查詢結(jié)果。

響應(yīng)數(shù)據(jù)中,返回了下一頁查詢條件。

所以這種查詢方式的應(yīng)用場景還是挺廣的,趕快用起來吧。

知識點總結(jié):

到此這篇關(guān)于解決MySQL深分頁低效率問題的文章就介紹到這了。希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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