- 前言
- 证实
- 参考资料
有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；
操作： 查询条件放到子查询中，子查询只查主键ID，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段；
原理： 减少回表操作；
-- 优化前SQL SELECT 各种字段 FROM `table_name` WHERE 各种条件 LIMIT 0,10;
-- 优化后SQL SELECT 各种字段 FROM `table_name` main_tale RIGHT JOIN ( SELECT 子查询只查主键 FROM `table_name` WHERE 各种条件 LIMIT 0,10; ) temp_table ON temp_table.主键 = main_table.主键
找到的原理分析：MySQL 用 limit 为什么会影响性能？
前言
首先说明一下MySQL的版本：
mysql> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.7.17 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec)
表结构：
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为自增主键，val为非唯一索引。
灌入大量数据，共500万：
mysql> select count(*) from test; +----------+ | count(*) | +----------+ | 5242882 | +----------+ 1 row in set (4.25 sec)
我们知道，当limit offset rows中的offset很大时，会出现效率问题：
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)
为了达到相同的目的，我们一般会改写成如下语句：
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)
时间相差很明显。
为什么会出现上面的结果？我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程：
查询到索引叶子节点数据。根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。
类似于下面这张图：
像上面这样，需要查询300005次索引节点，查询300005次聚簇索引的数据，最后再将结果过滤掉前300000条，取出最后5条。MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。
肯定会有人问：既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O，类似于下面图片的过程：
其实我也想问这个问题。
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证实
下面我们实际操作一下来证实上述的推论：
为了证实select * from test where val=4 limit 300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点，我们需要知道MySQL有没有办法统计在一个sql中通过索引节点查询数据节点的次数。我先试了Handler_read_*系列，很遗憾没有一个变量能满足条件。
我只能通过间接的方式来证实：
InnoDB中有buffer pool。里面存有最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql，来比较buffer pool中的数据页的数量。预测结果是运行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之后，buffer pool中的数据页的数量远远少于select * from test where val=4 limit 300000,5;对应的数量，因为前一个sql只访问5次数据页，而后一个sql访问300005次数据页。
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%' group by index_name;Empty set (0.04 sec)
可以看出，目前buffer pool中没有关于test表的数据页。
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 (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%' group by index_name; +------------+----------+ | index_name | count(*) | +------------+----------+ | PRIMARY | 4098 | | val | 208 | +------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)
可以看出，此时buffer pool中关于test表有4098个数据页，208个索引页。
select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;为了防止上次试验的影响，我们需要清空buffer pool，重启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%' group by index_name; Empty set (0.03 sec)
运行sql：
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 (0.09 sec) mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name; +------------+----------+ | index_name | count(*) | +------------+----------+ | PRIMARY | 5 | | val | 390 | +------------+----------+ 2 rows in set (0.03 sec)
我们可以看明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个sql只加载了5个数据页到buffer pool。符合我们的预测。也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空间。 遇到的问题
为了在每次重启时确保清空buffer pool，我们需要关闭innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，这两个选项能够控制数据库关闭时dump出buffer pool中的数据和在数据库开启时载入在磁盘上备份buffer pool的数据。
基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。核心技术栈，是 Spring Boot + Dubbo 。未来，会重构成 Spring Cloud Alibaba 。
参考资料
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
