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寫在前面
當(dāng)我們需要從數(shù)據(jù)庫查詢的表里有上萬條記錄時司倚，一次性查詢所有數(shù)據(jù)，結(jié)果返回會變得很慢篓像，特別是隨著數(shù)據(jù)量的增加动知，加載時長更久，這時需要使用到分頁查詢员辩。對于數(shù)據(jù)庫分頁查詢盒粮，有很多種方法和優(yōu)化點。筆者就所知總結(jié)了如下實用方法屈暗。
案例準(zhǔn)備
筆者已有的一張表用于對以下case進行測試拆讯，這里簡單介紹該表結(jié)構(gòu)信息脂男。
- 表名：order_history
- 描述：某業(yè)務(wù)歷史訂單
- 主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type
- 字段概況：該表一共37個字段种呐，不包含text等大型數(shù)據(jù)宰翅，最大為varchar(500)，id字段為索引爽室，且為遞增汁讼。
- 數(shù)據(jù)量：5709294
MySQL版本：5.7.16
線下找一張百萬級的測試表可不容易，讀者若需進行自測阔墩，可以自建數(shù)據(jù)表（利用shell腳本插入足夠量的數(shù)據(jù)）嘿架。
以下所有sql 語句執(zhí)行的環(huán)境沒有發(fā)生改變：
select count(*) from orders_history;
測試結(jié)果：
返回結(jié)果：5709294
筆者執(zhí)行以上語句三次，查詢耗時分別為：
8903 ms
8323 ms
8401 ms
常見分頁查詢方法簡述
一般的分頁查詢啸箫，使用簡單的 limit 子句就可以實現(xiàn)耸彪。
limit 子句聲明如下：
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
LIMIT 子句可以被用于指定 SELECT 語句返回的記錄數(shù)。
需注意以下幾點：
- 第一個參數(shù)指定第一個返回記錄行的偏移量忘苛，注意從0開始
- 第二個參數(shù)指定返回記錄行的最大數(shù)目
- 如果只給定一個參數(shù)：它表示返回最大的記錄行數(shù)目
- 第二個參數(shù)為 -1 表示檢索從某一個偏移量到記錄集的結(jié)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(yīng)用實例：
select * from orders_history where type=8 limit 1000,10;
該條語句將會從表 orders_history 中查詢offset: 第1000開始之后的10條數(shù)據(jù)蝉娜，也就是第1001條至第1010條數(shù)據(jù)（1001 <= id <= 1010）。
數(shù)據(jù)表中的記錄默認(rèn)使用主鍵（一般為id）排序扎唾，當(dāng)數(shù)據(jù)量達到1萬以上時：
select * from orders_history where type=8 order by id limit 10000,10;
三次查詢耗時分別為：
3040 ms
3063 ms
3018 ms
針對這種查詢方式召川，下面測試查詢記錄量對耗時的影響：
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;
三次查詢耗時如下：
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
另外筆者還進行了十來次測試，從查詢耗時來看胸遇，當(dāng)查詢數(shù)據(jù)量低于100時荧呐，查詢耗時沒有差距，隨著查詢數(shù)據(jù)量越來越大纸镊，耗時也越長倍阐。
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;
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
隨著查詢偏移增大，特別是查詢偏移大于10萬以后薄腻，查詢耗時顯著增加收捣。
這種分頁查詢方式會從數(shù)據(jù)庫第一條記錄開始掃描，所以越往后庵楷，查詢速度越慢罢艾，而且查詢的數(shù)據(jù)越多，也會拖慢總查詢速度尽纽。
采用子查詢進行優(yōu)化
這種方式先定位偏移位置的 id咐蚯，然后往后查詢，這種方式適用于 id 遞增的情況弄贿。
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;
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：得益于 select id 速度增加春锋，第3條語句查詢速度增加了3倍
這種方式相較于原始一般的查詢方法，將會增快數(shù)倍差凹。
采用 id 限定進行優(yōu)化
這種方式假設(shè)數(shù)據(jù)表的id是連續(xù)遞增的期奔，則我們根據(jù)查詢的頁數(shù)和查詢的記錄數(shù)可以算出查詢的id的范圍侧馅，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;
查詢時間：15ms 12ms 9ms
這種查詢方式能夠極大地優(yōu)化查詢速度，能夠在幾十毫秒之內(nèi)完成呐萌。受限條件為：只能使用于明確知道id的情形馁痴。不過，一般建表的時候肺孤，都會添加id字段罗晕，這為分頁查詢帶來很多便利。
還有另外一種寫法：
select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;
當(dāng)然,還可使用 in 的方式來進行查詢赠堵，這種方式經(jīng)常用在多表關(guān)聯(lián)的時候進行查詢小渊，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;
in 查詢方式需注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit茫叭。
采用臨時表進行優(yōu)化
臨時表優(yōu)化已經(jīng)不屬于查詢優(yōu)化酬屉，筆者附帶說明一下。
對于使用 id 限定優(yōu)化中的問題杂靶，需要 id 是連續(xù)遞增的梆惯，但是在一些場景下酱鸭，比如使用歷史表的時候吗垮，或者出現(xiàn)過數(shù)據(jù)缺失問題時，可以考慮使用臨時存儲的表來記錄分頁的id凹髓，使用分頁的id來進行 in 查詢烁登。這樣能夠極大的提高傳統(tǒng)的分頁查詢速度，尤其是數(shù)據(jù)量上千萬的時候蔚舀。
關(guān)于數(shù)據(jù)表的id說明
一般情況下饵沧，在數(shù)據(jù)庫中建立表的時候，會為每一張表添加 id 遞增字段赌躺，這樣方便后續(xù)查詢狼牺。
訂單庫等數(shù)據(jù)量非常龐大的情況，一般會進行分庫分表礼患。此時是钥，不建議使用數(shù)據(jù)庫 id 作為唯一標(biāo)識，而應(yīng)該使用分布式高并發(fā)唯一 id 生成器來生成缅叠，并在數(shù)據(jù)表中使用另外字段來存儲這個唯一標(biāo)識悄泥。
- 首先使用范圍查詢定位 id （或者索引），即先 select id
- 然后再使用索引進行定位數(shù)據(jù)肤粱，能夠提高好幾倍查詢速度弹囚。再 select *；
歡迎提出建議與筆者一起學(xué)習(xí)交流~~~
