mysql實戰技巧(十)分頁場景(limit, offset)為什么會慢?

      網友投稿 856 2025-03-31

      從一個問題說起


      五年前發現分頁場景下,mysql請求速度非常慢。數據量只有10w的情況下,select xx from 單機大概2,3秒。我就問我導師為什么,他反問“索引場景,mysql中獲得第n大的數,時間復雜度是多少?”

      答案的追尋

      確認場景

      假設status上面有索引。select * from table where status = xx limit 10 offset 10000。會非常慢。數據量不大的情況就有幾秒延遲。

      小白作答

      瞎猜了個log(N),心想找一個節點不就是log(N)。自然而然,導師讓我自己去研究。

      這一階段,用了10分鐘。

      繼續解答

      仔細分析一下,會發現通過索引去找很別扭。因為你不知道前100個數在左子樹和右子數的分布情況,所以其是無法利用二叉樹的查找特性。通過學習,了解到mysql的索引是b+樹。

      看了這個圖,就豁然開朗了。可以直接通過葉子節點組成的鏈表,以o(n)的復雜度找到第100大的樹。但是即使是o(n),也不至于慢得令人發指,是否還有原因。

      這一階段,主要是通過網上查資料,斷斷續續用了10天。

      系統學習

      這里推薦兩本書,一本《MySQL技術內幕 InnoDB存儲引擎》,通過他可以對InnoDB的實現機制,如mvcc,索引實現,文件存儲會有更深理解。

      第二本是《高性能MySQL》,這本書從著手使用層面,但講得比較深入,而且提到了很多設計的思路。

      兩本書相結合,反復領會,mysql就勉強能登堂入室了。

      這里有兩個關鍵概念:

      聚簇索引:包含主鍵索引和對應的實際數據,索引的葉子節點就是數據節點

      輔助索引:可以理解為二級節點,其葉子節點還是索引節點,包含了主鍵id。

      即使前10000個會扔掉,mysql也會通過二級索引上的主鍵id,去聚簇索引上查一遍數據,這可是10000次隨機io,自然慢成哈士奇。這里可能會提出疑問,為什么會有這種行為,這是和mysql的分層有關系,limit offset 只能作用于引擎層返回的結果集。換句話說,引擎層也很無辜,他并不知道這10000個是要扔掉的。以下是mysql分層示意圖,可以看到,引擎層和server層,實際是分開的。

      直到此時,大概明白了慢的原因。這一階段,用了一年。

      觸類旁通

      mysql實戰技巧(十)分頁場景(limit, offset)為什么會慢?

      此時工作已經3年了,也開始看一些源碼。在看完etcd之后,看了些tidb的源碼。無論哪種數據庫,其實一條語句的查詢,是由邏輯算子組成。

      邏輯算子介紹 在寫具體的優化規則之前,先簡單介紹查詢計劃里面的一些邏輯算子。

      DataSource 這個就是數據源,也就是表,select * from t 里面的 t。

      Selection 選擇,例如 select xxx from t where xx = 5 里面的 where 過濾條件。

      Projection 投影, select c from t 里面的取 c 列是投影操作。

      Join 連接, select xx from t1, t2 where t1.c = t2.c 就是把 t1 t2 兩個表做 Join。

      選擇,投影,連接(簡稱 SPJ) 是最基本的算子。其中 Join 有內連接,左外右外連接等多種連接方式。

      select b from t1, t2 where t1.c = t2.c and t1.a > 5?變成邏輯查詢計劃之后,t1 t2 對應的 DataSource,負責將數據撈上來。上面接個 Join 算子,將兩個表的結果按 t1.c = t2.c連接,再按?t1.a > 5?做一個 Selection 過濾,最后將 b 列投影。下圖是未經優化的表示:

      所以說不是mysql不想把limit, offset傳遞給引擎層,而是因為劃分了邏輯算子,所以導致無法直到具體算子包含了多少符合條件的數據。

      怎么解決

      《高性能MySQL》提到了兩種方案

      方案一

      根據業務實際需求,看能否替換為下一頁,上一頁的功能,特別在ios, android端,以前那種完全的分頁是不常見的。這里是說,把limit, offset,替換為>輔助索引(即搜索條件)id的方式。該id再調用時,需要返回給前端。

      方案二

      正面剛。這里介紹一個概念:索引覆蓋:當輔助索引查詢的數據,只有id和輔助索引本身,那么就不必再去查聚簇索引。

      思路如下:`select xxx,xxx from in (select id from table where second_index = xxx limit 10 offset 10000)`` 這句話是說,先從條件查詢中,查找數據對應的數據庫唯一id值,因為主鍵在輔助索引上就有,所以不用回歸到聚簇索引的磁盤去拉取。再通過這些已經被limit出來的10個主鍵id,去查詢聚簇索引。這樣只會十次隨機io。在業務確實需要用分頁的情況下,使用該方案可以大幅度提高性能。通常能滿足性能要求。

      MySQL

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