當(dāng)需要從數(shù)據(jù)庫查詢的表有上萬條記錄的時候峻呛，一次性查詢所有結(jié)果會變得很慢泪勒，特別是隨著數(shù)據(jù)量的增加特別明顯他膳，這時需要使用分頁查詢惠况。對于數(shù)據(jù)庫分頁查詢喊废，也有很多種方法和優(yōu)化的點模燥。下面簡單說一下我知道的一些方法府阀。
準(zhǔn)備工作
為了對下面列舉的一些優(yōu)化進(jìn)行測試甘耿，下面針對已有的一張表進(jìn)行說明扰她。
- 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兽掰，tinyint(4) int type
- 字段情況：該表一共37個字段，不包含text等大型數(shù)組徒役，最大為varchar(500)孽尽，id字段為索引，且為遞增忧勿。
- 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杉女，如果需要自己測試的話，可以寫shell腳本什么的插入數(shù)據(jù)進(jìn)行測試鸳吸。
以下的 sql 所有語句執(zhí)行的環(huán)境沒有發(fā)生改變熏挎，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)。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)晌砾。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
- 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 中查詢第1000條數(shù)據(jù)之后的10條數(shù)據(jù)婆瓜，也就是第1001條到第10010條數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)表中的記錄默認(rèn)使用主鍵（一般為id）排序贡羔，上面的結(jié)果相當(dāng)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
針對這種查詢方式廉白，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，從查詢時間來看乖寒，基本可以確定猴蹂，在查詢記錄量低于100時，查詢時間基本沒有差距楣嘁，隨著查詢記錄量越來越大磅轻，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逐虚，尤其查詢偏移大于10萬以后聋溜，查詢時間急劇增加。
這種分頁查詢方式會從數(shù)據(jù)庫第一條記錄開始掃描叭爱，所以越往后撮躁，查詢速度越慢，而且查詢的數(shù)據(jù)越多买雾，也會拖慢總查詢速度把曼。
使用子查詢優(yōu)化
這種方式先定位偏移位置的 id杨帽，然后往后查詢，這種方式適用于 id 遞增的情況嗤军。
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 速度增加注盈，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)倍叙赚。
使用 id 限定優(yōu)化
這種方式假設(shè)數(shù)據(jù)表的id是連續(xù)遞增的老客，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)化查詢速度震叮，基本能夠在幾十毫秒之內(nèi)完成胧砰。限制是只能使用于明確知道id的情況，不過一般建立表的時候冤荆，都會添加基本的id字段，這為分頁查詢帶來很多遍歷权纤。
還可以有另外一種寫法：
select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;
當(dāng)然還可以使用 in 的方式來進(jìn)行查詢钓简，這種方式經(jīng)常用在多表關(guān)聯(lián)的時候進(jìn)行查詢，使用其他表查詢的id集合汹想，來進(jìn)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外邓。
使用臨時表優(yōu)化
這種方式已經(jīng)不屬于查詢優(yōu)化，這兒附帶提一下古掏。
對于使用 id 限定優(yōu)化中的問題损话，需要 id 是連續(xù)遞增的，但是在一些場景下槽唾，比如使用歷史表的時候丧枪，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庞萍，使用分頁的id來進(jìn)行 in 查詢拧烦。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)量上千萬的時候钝计。
關(guān)于數(shù)據(jù)表的id說明
一般情況下恋博，在數(shù)據(jù)庫中建立表的時候，強(qiáng)制為每一張表添加 id 遞增字段私恬，這樣方便查詢债沮。
如果像是訂單庫等數(shù)據(jù)量非常龐大，一般會進(jìn)行分庫分表本鸣。這個時候不建議使用數(shù)據(jù)庫的 id 作為唯一標(biāo)識疫衩，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(biāo)識荣德。
使用先使用范圍查詢定位 id （或者索引）隧土，然后再使用索引進(jìn)行定位數(shù)據(jù)提针，能夠提高好幾倍查詢速度。即先 select id曹傀，然后再 select *辐脖；
本人才疏學(xué)淺，難免犯錯皆愉，若發(fā)現(xiàn)文中有錯誤遺漏嗜价，望不吝賜教。
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