準備工作
一般分頁查詢
使用子查詢優(yōu)化
使用 id 限定優(yōu)化
使用臨時表優(yōu)化
關(guān)于數(shù)據(jù)表的id說明
本文轉(zhuǎn)載自悠悠i的博客：
https://www.cnblogs.com/youyoui/p/7851007.html
當需要從數(shù)據(jù)庫查詢的表有上萬條記錄的時候蹈矮，一次性查詢所有結(jié)果會變得很慢，特別是隨著數(shù)據(jù)量的增加特別明顯泛鸟，這時需要使用分頁查詢。
對于數(shù)據(jù)庫分頁查詢刚操，也有很多種方法和優(yōu)化的點。下面簡單說一下我知道的一些方法菊霜。
準備工作
為了對下面列舉的一些優(yōu)化進行測試鉴逞，下面針對已有的一張表進行說明。
表名：order_history
描述：某個業(yè)務(wù)的訂單歷史表
主要字段：unsigned int id液南，tinyint(4) int type
字段情況：該表一共37個字段勾徽，不包含text等大型數(shù)據(jù)，最大為varchar(500)譬涡，id字段為索引啥辨，且為遞增。
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陨瘩，如果需要自己測試的話级乍，可以寫shell腳本什么的插入數(shù)據(jù)進行測試。以下的 sql 所有語句執(zhí)行的環(huán)境沒有發(fā)生改變甚淡，下面是基本測試結(jié)果：
select count(*) from orders_history;
返回結(jié)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(xiàn)贯卦。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)焙贷。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，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: 1000開始之后的10條數(shù)據(jù)啡彬，也就是第1001條到第1010條數(shù)據(jù)（1001 <= id <= 1010）。
數(shù)據(jù)表中的記錄默認使用主鍵（一般為id）排序注簿，上面的結(jié)果相當于：
select * from orders_history where type=8 order by id limit 10000,10;
三次查詢時間分別為：
3040 ms
3063 ms
3018 ms
針對這種查詢方式跳仿，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;
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，從查詢時間來看妄辩，基本可以確定山上，在查詢記錄量低于100時，查詢時間基本沒有差距哮伟，隨著查詢記錄量越來越大妄帘，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;
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鬼廓，尤其查詢偏移大于10萬以后碎税，查詢時間急劇增加馏锡。
這種分頁查詢方式會從數(shù)據(jù)庫第一條記錄開始掃描匪煌，所以越往后蕉饼，查詢速度越慢玛歌，而且查詢的數(shù)據(jù)越多，也會拖慢總查詢速度。
使用子查詢優(yōu)化撒强，也叫延遲關(guān)聯(lián)
這種方式先定位偏移位置的 id胚想，然后往后查詢牙躺，這種方式適用于 id 遞增的情況蕉毯。
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 速度增加乘瓤，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危队，將會增快數(shù)倍。
使用 id 限定優(yōu)化,也叫范圍查詢
這種方式假設(shè)數(shù)據(jù)表的id是連續(xù)遞增的讨盒，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，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)化查詢速度耻矮，基本能夠在幾十毫秒之內(nèi)完成。
限制是只能使用于明確知道id的情況慧耍，不過一般建立表的時候，都會添加基本的id字段泌豆，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;
當然還可以使用 in 的方式來進行查詢蔬浙，這種方式經(jīng)常用在多表關(guān)聯(lián)的時候進行查詢贞远，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;
這種 in 查詢的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit俱病。
注意：這3種都叫做是范圍查詢亮隙，但是會有很大區(qū)別垢夹，使用>=時，后面的字段將不能使用索引促王，而in()后面的字段是可以使用索引的而晒。
使用臨時表優(yōu)化
這種方式已經(jīng)不屬于查詢優(yōu)化，這兒附帶提一下欣硼。
對于使用 id 限定優(yōu)化中的問題诈胜，需要 id 是連續(xù)遞增的，但是在一些場景下血公，比如使用歷史表的時候缓熟，或者出現(xiàn)過數(shù)據(jù)缺失問題時摔笤，可以考慮使用臨時存儲的表來記錄分頁的id吕世，使用分頁的id來進行 in 查詢梯投。
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)量上千萬的時候尔艇。
id不連續(xù)的情況怎么分頁
我們正常的查詢語句如下么鹤，通常type會設(shè)置索引：
select * from order_history where type=8 limit 10000,100
這種方式返回速度會很慢蒸甜，我們有如下倆種優(yōu)化方式：
- 我們可以使用 inner join來實現(xiàn)，以下這種情況是最理想的sql,
也是延遲關(guān)聯(lián)的一種形式昧辽。
此方式id可以不是連續(xù)的,所以我們推薦使用這種方式來實現(xiàn)分頁登颓。
select * from order_history inner join (select id from order_history type=8 and limit 100000,100) as a on a.id=rder_history.id注意：這里要使用內(nèi)連接，不能使用左連接咕痛，否則查到的不是100條數(shù)據(jù)喇嘱，而是整個order_history表的數(shù)據(jù)。其次type字段加上索引腔丧，執(zhí)行時間會更加短愉粤。其實延遲關(guān)聯(lián)是解決這個問題的最好方式拿撩。
- 使用in來實現(xiàn)
select * from order_history where id in (select id from type=8 limit 100000,100)
這種方式和inner join的方式效果是一樣的。為什么這倆種方式都能提高效率呢影暴？
首先分析最原始的查詢語句，select * from order_history where type=8 limit 10000,100,如果type=8的數(shù)據(jù)大于總數(shù)據(jù)的30%撬呢，將不會走type索引早歇，而會直接掃描全表讨勤，全表幾百萬的數(shù)據(jù)，效率可想而知了谱姓。就算type=8的數(shù)據(jù)小于總數(shù)據(jù)的30%屉来，最后也得回表查詢狈癞，總之，這種方式查詢起來速度會很慢慨绳。
在接著分析優(yōu)化后的子查詢語句：子查詢?yōu)閟elect id from type=8 limit 100000,100真竖，不管type=8的數(shù)據(jù)大于總數(shù)據(jù)的30%還是小于30%，由于select的是id战秋，所以子查詢使用了覆蓋索引的方式讨韭，并不需要回表，通過explain分析type最壞的情況為index.狰闪。
最外層查詢語句為select * from order_history where id in(),該語句使用了主索引查詢蹬铺，主索引存儲著的是所有數(shù)據(jù)，所以select * 時秋泄，該查詢語句同樣是使用過覆蓋索引。inner join的查詢語句和子查詢語句原因相同恒序。通過對比，優(yōu)化后的語句使用的是覆蓋索引滋饲，未優(yōu)化的語句可能會全表掃描喊巍，效果立竿見影。
關(guān)于數(shù)據(jù)表的id說明
一般情況下呵曹，在數(shù)據(jù)庫中建立表的時候何暮，強制為每一張表添加 id 遞增字段，這樣方便查詢海洼。
如果像是訂單庫等數(shù)據(jù)量非常龐大坏逢，一般會進行分庫分表。這個時候不建議使用數(shù)據(jù)庫的 id 作為唯一標識词疼，而應(yīng)該使用分布式的高并發(fā)唯一 id 生成器來生成，并在數(shù)據(jù)表中使用另外的字段來存儲這個唯一標識许饿。
使用先使用范圍查詢定位 id （或者索引）舵盈，然后再使用索引進行定位數(shù)據(jù)秽晚，能夠提高好幾倍查詢速度。即先 select id赴蝇，然后再 select *；
本人才疏學淺劲蜻，難免犯錯，若發(fā)現(xiàn)文中有錯誤遺漏轧苫，望不吝賜教疫蔓。
