資料量很大，分頁查詢很慢，該怎麼優化？

架構文摘發表於2020-03-26
優化

當需要從資料庫查詢的表有上萬條記錄的時候，一次性查詢所有結果會變得很慢，特別是隨著資料量的增加特別明顯，這時需要使用分頁查詢。對於資料庫分頁查詢，也有很多種方法和優化的點。下面簡單說一下我知道的一些方法。

準備工作

為了對下面列舉的一些優化進行測試，下面針對已有的一張表進行說明。

  • 表名：order_history
  • 描述：某個業務的訂單歷史表
  • 主要欄位：unsigned int id，tinyint(4) int type
  • 欄位情況：該表一共37個欄位，不包含text等大型資料，最大為varchar(500)，id欄位為索引，且為遞增。
  • 資料量：5709294
  • MySQL版本：5.7.16
    線下找一張百萬級的測試表可不容易，如果需要自己測試的話，可以寫shell指令碼什麼的插入資料進行測試。
    以下的 sql 所有語句執行的環境沒有發生改變，下面是基本測試結果：

    select count(*) from orders_history;
    
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返回結果：5709294

三次查詢時間分別為：

  • 8903 ms
  • 8323 ms
  • 8401 ms

一般分頁查詢

一般的分頁查詢使用簡單的 limit 子句就可以實現。limit 子句宣告如下：


    SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
    
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LIMIT 子句可以被用於指定 SELECT 語句返回的記錄數。需注意以下幾點：

  • 第一個引數指定第一個返回記錄行的偏移量，注意從0開始
  • 第二個引數指定返回記錄行的最大數目
  • 如果只給定一個引數：它表示返回最大的記錄行數目
  • 第二個引數為 -1 表示檢索從某一個偏移量到記錄集的結束所有的記錄行
  • 初始記錄行的偏移量是 0(而不是 1)

下面是一個應用例項：


    select * from orders_history where type=8 limit 1000,10;
    
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該條語句將會從表 orders_history 中查詢offset: 1000開始之後的10條資料，也就是第1001條到第1010條資料（1001 <= id <= 1010）。

資料表中的記錄預設使用主鍵（一般為id）排序，上面的結果相當於：


    select * from orders_history where type=8 order by id limit 10000,10;
    
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三次查詢時間分別為：

  • 3040 ms
  • 3063 ms
  • 3018 ms

針對這種查詢方式，下面測試查詢記錄量對時間的影響：


    select * from orders_history where type=8 limit 10000,1;
    select * from orders_history where type=8 limit 10000,10;
    select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 10000,1000;
    select * from orders_history where type=8 limit 10000,10000;
    
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三次查詢時間如下：

  • 查詢1條記錄：3072ms 3092ms 3002ms
  • 查詢10條記錄：3081ms 3077ms 3032ms
  • 查詢100條記錄：3118ms 3200ms 3128ms
  • 查詢1000條記錄：3412ms 3468ms 3394ms
  • 查詢10000條記錄：3749ms 3802ms 3696ms

另外我還做了十來次查詢，從查詢時間來看，基本可以確定，在查詢記錄量低於100時，查詢時間基本沒有差距，隨著查詢記錄量越來越大，所花費的時間也會越來越多。

針對查詢偏移量的測試：


    select * from orders_history where type=8 limit 100,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 1000,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 1000000,100;
    
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三次查詢時間如下：

  • 查詢100偏移：25ms 24ms 24ms
  • 查詢1000偏移：78ms 76ms 77ms
  • 查詢10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms
  • 查詢100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms
  • 查詢1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms

隨著查詢偏移的增大，尤其查詢偏移大於10萬以後，查詢時間急劇增加。

這種分頁查詢方式會從資料庫第一條記錄開始掃描，所以越往後，查詢速度越慢，而且查詢的資料越多，也會拖慢總查詢速度。

使用子查詢優化

這種方式先定位偏移位置的 id，然後往後查詢，這種方式適用於 id 遞增的情況。


    select * from orders_history where type=8 limit 100000,1;
    
    select id from orders_history where type=8 limit 100000,1;
    
    select * from orders_history where type=8 and 
    id>=(select id from orders_history where type=8 limit 100000,1) 
    limit 100;
    
    select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;
    
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4條語句的查詢時間如下：

  • 第1條語句：3674ms
  • 第2條語句：1315ms
  • 第3條語句：1327ms
  • 第4條語句：3710ms

針對上面的查詢需要注意：

  • 比較第1條語句和第2條語句：使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍
  • 比較第2條語句和第3條語句：速度相差幾十毫秒
  • 比較第3條語句和第4條語句：得益於 select id 速度增加，第3條語句查詢速度增加了3倍

這種方式相較於原始一般的查詢方法，將會增快數倍。

使用 id 限定優化

這種方式假設資料表的id是 連續遞增 的，則我們根據查詢的頁數和查詢的記錄數可以算出查詢的id的範圍，可以使用 id between and 來查詢：


    select * from orders_history where type=2 
    and id between 1000000 and 1000100 limit 100;
    
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查詢時間：15ms 12ms 9ms

這種查詢方式能夠極大地優化查詢速度，基本能夠在幾十毫秒之內完成。限制是只能使用於明確知道id的情況，不過一般建立表的時候，都會新增基本的id欄位，這為分頁查詢帶來很多便利。

還可以有另外一種寫法：


    select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;
    
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當然還可以使用 in 的方式來進行查詢，這種方式經常用在多表關聯的時候進行查詢，使用其他表查詢的id集合，來進行查詢：


    select * from orders_history where id in
    (select order_id from trade_2 where goods = 'pen')
    limit 100;
    
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這種 in 查詢的方式要注意：某些 mysql 版本不支援在 in 子句中使用 limit。

使用臨時表優化

這種方式已經不屬於查詢優化，這兒附帶提一下。

對於使用 id 限定優化中的問題，需要 id 是連續遞增的，但是在一些場景下，比如使用歷史表的時候，或者出現過資料缺失問題時，可以考慮使用臨時儲存的表來記錄分頁的id，使用分頁的id來進行 in 查詢。這樣能夠極大的提高傳統的分頁查詢速度，尤其是資料量上千萬的時候。

關於資料表的id說明

一般情況下，在資料庫中建立表的時候，強制為每一張表新增 id 遞增欄位，這樣方便查詢。

如果像是訂單庫等資料量非常龐大，一般會進行分庫分表。這個時候不建議使用資料庫的 id 作為唯一標識，而應該使用分散式的高併發唯一 id 生成器來生成，並在資料表中使用另外的欄位來儲存這個唯一標識。

使用先使用範圍查詢定位 id （或者索引），然後再使用索引進行定位資料，能夠提高好幾倍查詢速度。即先 select id，然後再 select *；

本人才疏學淺，難免犯錯，若發現文中有錯誤遺漏，望不吝賜教。

參考文件

作者：悠悠i
連結：www.cnblogs.com/youyoui/p/7…

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