點擊關(guān)注上方“SQL數(shù)據(jù)庫開發(fā)”，

設(shè)為“置頂或星標(biāo)”，第一時間送達(dá)干貨

來源：Muscleape

jianshu.com/p/0768ebc4e28d

有一張財務(wù)流水表，未分庫分表，目前的數(shù)據(jù)量為9555695，分頁查詢使用到了limit，優(yōu)化之前的查詢耗時16 s 938 ms?(execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式調(diào)整SQL后，耗時347 ms?(execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；

操作：?查詢條件放到子查詢中，子查詢只查主鍵ID，然后使用子查詢中確定的主鍵關(guān)聯(lián)查詢其他的屬性字段；
原理：?減少回表操作；

-- 優(yōu)化前SQL
SELECT??各種字段
FROM`table_name`
WHERE?各種條件
LIMIT0,10;

-- 優(yōu)化后SQL
SELECT??各種字段
FROM`table_name`?main_tale
RIGHTJOIN
(
SELECT??子查詢只查主鍵
FROM`table_name`
WHERE?各種條件
LIMIT0,10;
) temp_table ON temp_table.主鍵 = main_table.主鍵

找到的原理分析：MySQL 用 limit 為什么會影響性能？

一，前言

首先說明一下MySQL的版本：

mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.7.17????|
+-----------+
1?row?in?set?(0.00?sec)

表結(jié)構(gòu)：

mysql> desc test;
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field |?Type | Null |?Key | Default |?Extra |
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
|?id | bigint(20) unsigned |?NO | PRI |?NULL | auto_increment |
| val |?int(10) unsigned | NO |?MUL | 0 |????????????????|
|?source | int(10) unsigned |?NO | |?0???????| |
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
3?rows in?set (0.00?sec)

id為自增主鍵，val為非唯一索引。

灌入大量數(shù)據(jù)，共500萬：

mysql> selectcount(*) from test;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 5242882?|
+----------+
1?row?in?set?(4.25?sec)

我們知道，當(dāng)limit offset rows中的offset很大時，會出現(xiàn)效率問題：

mysql> select * from test where val=4?limit 300000,5;
+---------+-----+--------+
| id |?val | source |
+---------+-----+--------+
| 3327622 |???4?| 4 |
| 3327632 |???4?| 4 |
| 3327642 |???4?| 4 |
| 3327652 |???4?| 4 |
| 3327662 |???4?| 4 |
+---------+-----+--------+
5?rows in?set (15.98?sec)

為了達(dá)到相同的目的，我們一般會改寫成如下語句：

mysql> select * from test a
inner join
(select id from test
where val=4?
limit 300000,5) b on a.id=b.id;
+---------+-----+--------+---------+
| id |?val | source |?id |
+---------+-----+--------+---------+
|?3327622?| 4 |?4?| 3327622 |
| 3327632 |?4?| 4 |?3327632?|
|?3327642?| 4 |?4?| 3327642 |
| 3327652 |?4?| 4 |?3327652?|
|?3327662?| 4 |?4?| 3327662 |
+---------+-----+--------+---------+
5?rows in?set (0.38?sec)

時間相差很明顯。

為什么會出現(xiàn)上面的結(jié)果？我們看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查詢過程：

查詢到索引葉子節(jié)點數(shù)據(jù)。根據(jù)葉子節(jié)點上的主鍵值去聚簇索引上查詢需要的全部字段值。

類似于下面這張圖：

像上面這樣，需要查詢300005次索引節(jié)點，查詢300005次聚簇索引的數(shù)據(jù)，最后再將結(jié)果過濾掉前300000條，取出最后5條。MySQL耗費了大量隨機I/O在查詢聚簇索引的數(shù)據(jù)上，而有300000次隨機I/O查詢到的數(shù)據(jù)是不會出現(xiàn)在結(jié)果集當(dāng)中的。

肯定會有人問：既然一開始是利用索引的，為什么不先沿著索引葉子節(jié)點查詢到最后需要的5個節(jié)點，然后再去聚簇索引中查詢實際數(shù)據(jù)。這樣只需要5次隨機I/O，類似于下面圖片的過程：

其實我也想問這個問題。

證實

下面我們實際操作一下來證實上述的推論：

為了證實select * from test where val=4 limit 300000,5是掃描300005個索引節(jié)點和300005個聚簇索引上的數(shù)據(jù)節(jié)點，我們需要知道MySQL有沒有辦法統(tǒng)計在一個sql中通過索引節(jié)點查詢數(shù)據(jù)節(jié)點的次數(shù)。我先試了Handler_read_*系列，很遺憾沒有一個變量能滿足條件。

我只能通過間接的方式來證實：

InnoDB中有buffer pool。里面存有最近訪問過的數(shù)據(jù)頁，包括數(shù)據(jù)頁和索引頁。所以我們需要運行兩個sql，來比較buffer pool中的數(shù)據(jù)頁的數(shù)量。預(yù)測結(jié)果是運行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5);?之后，buffer pool中的數(shù)據(jù)頁的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于select * from test where val=4 limit 300000,5;對應(yīng)的數(shù)量，因為前一個sql只訪問5次數(shù)據(jù)頁，而后一個sql訪問300005次數(shù)據(jù)頁。

select?* from?test?
where?val=4?
limit?300000,5

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE
where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like'%test%'
groupby index_name;
Empty set?(0.04 sec)

可以看出，目前buffer pool中沒有關(guān)于test表的數(shù)據(jù)頁。

mysql> select * fromtestwhere val=4limit300000,5;
+---------+-----+--------+
| id |?val | source |
+---------+-----+--------+
| 3327622 |???4?| 4 |
| 3327632 |???4?| 4 |
| 3327642 |???4?| 4 |
| 3327652 |???4?| 4 |
| 3327662 |???4?| 4 |
+---------+-----+--------+
5?rows in?set (26.19?sec)

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and?TABLE_NAME like'%test%'groupby index_name;
+------------+----------+
| index_name |?count(*) |
+------------+----------+
|?PRIMARY | 4098 |
| val |??????208?|
+------------+----------+2 rows in?set (0.04 sec)

可以看出，此時buffer pool中關(guān)于test表有4098個數(shù)據(jù)頁，208個索引頁。

select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;為了防止上次試驗的影響，我們需要清空buffer pool，重啟mysql。

mysqladmin shutdown
/usr/local/bin/mysqld_safe &

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where?INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like'%test%'groupby index_name;

Empty set?(0.03 sec)

運行sql：

mysql> select * fromtest a innerjoin (selectidfromtestwhere val=4limit300000,5) b on a.id=b.id;
+---------+-----+--------+---------+
| id |?val | source |?id |
+---------+-----+--------+---------+
|?3327622?| 4 |?4?| 3327622 |
| 3327632 |?4?| 4 |?3327632?|
|?3327642?| 4 |?4?| 3327642 |
| 3327652 |?4?| 4 |?3327652?|
|?3327662?| 4 |?4?| 3327662 |
+---------+-----+--------+---------+
5?rows in?set (0.09 sec)

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and?TABLE_NAME like'%test%'groupby index_name;
+------------+----------+
| index_name |?count(*) |
+------------+----------+
|?PRIMARY | 5 |
| val |????390?|
+------------+----------+
2 rows in?set (0.03 sec)

我們可以看明顯的看出兩者的差別：第一個sql加載了4098個數(shù)據(jù)頁到buffer pool，而第二個sql只加載了5個數(shù)據(jù)頁到buffer pool。符合我們的預(yù)測。也證實了為什么第一個sql會慢：讀取大量的無用數(shù)據(jù)行（300000），最后卻拋棄掉。而且這會造成一個問題：加載了很多熱點不是很高的數(shù)據(jù)頁到buffer pool，會造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空間。?遇到的問題

為了在每次重啟時確保清空buffer pool，我們需要關(guān)閉innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，這兩個選項能夠控制數(shù)據(jù)庫關(guān)閉時dump出buffer pool中的數(shù)據(jù)和在數(shù)據(jù)庫開啟時載入在磁盤上備份buffer pool的數(shù)據(jù)。

參考資料

1.https://explainextended.com/2009/10/23/mysql-order-by-limit-performance-late-row-lookups/

2.https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-information-schema-buffer-pool-tables.html


我是岳哥，最后給大家分享我寫的SQL兩件套：《SQL基礎(chǔ)知識第二版》和《SQL高級知識第二版》的PDF電子版。里面有各個語法的解釋、大量的實例講解和批注等等，非常通俗易懂，方便大家跟著一起來實操。

有需要的讀者可以下載學(xué)習(xí)，在下面的公眾號「數(shù)據(jù)前線」(非本號)后臺回復(fù)關(guān)鍵字：SQL，就行
數(shù)據(jù)前線
——End——
后臺回復(fù)關(guān)鍵字：1024，獲取一份精心整理的技術(shù)干貨
后臺回復(fù)關(guān)鍵字：進(jìn)群，帶你進(jìn)入高手如云的交流群。
推薦閱讀
中國男性的私密數(shù)據(jù)分析
阿里徹底拆中臺了！
我的SQL學(xué)習(xí)經(jīng)歷
SQL養(yǎng)成這些好習(xí)慣是一筆財富
MySQL基本知識點梳理和查詢優(yōu)化

一次 SQL 查詢優(yōu)化原理分析（900W+ 數(shù)據(jù)，從 17s 到 300ms）

一，前言

證實

參考資料

一次 SQL 查詢優(yōu)化原理分析（900W+ 數(shù)據(jù)，從 17s 到 300ms）

一，前言