一，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。
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) b>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) b>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(*)frominformation_schema.INNODB_BUFFER_PAGEwhere INDEX_NAMEin('val','primary')and TABLE_NAMElike'%test%'group by index_name;Emptyset (0.03 sec)运行sql：mysql>select*from test ainner join (select idfrom testwhere val=4limit300000,5) bona.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 rowsinset (0.09 sec)mysql>select index_name,count(*)frominformation_schema.INNODB_BUFFER_PAGEwhere INDEX_NAMEin('val','primary')and TABLE_NAMElike'%test%'group by index_name;+------------+----------+| index_name |count(*) |+------------+----------+| PRIMARY |5 || val |390 |+------------+----------+2 rowsinset (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。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
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