數據量很大，分頁查詢很慢，優化方案

參考文章：

https://www.cnblogs.com/geningchao/p/6649907.html

當需要從數據庫查詢的表有上萬條記錄的時候，一次性查詢所有結果會變得很慢，特別是隨着數據量的增加特別明顯，這時需要使用分頁查詢。對於數據庫分頁查詢，也有很多種方法和優化的點。下面簡單說一下我知道的一些方法。

准備工作

為了對下面列舉的一些優化進行測試，下面針對已有的一張表進行說明。

1、表名：order_history
2、描述：某個業務的訂單歷史表
3、主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type
4、字段情況：該表一共37個字段，不包含text等大型數據，最大為varchar(500)，id字段為索引，且為遞增。5、數據量：5709294
6、MySQL版本：5.7.16

線下找一張百萬級的測試表可不容易，如果需要自己測試的話，可以寫shell腳本什么的插入數據進行測試。

以下的 sql 所有語句執行的環境沒有發生改變，下面是基本測試結果：

select count(*) from orders_history;

返回結果：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。limit 子句聲明如下：

select * from table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset

LIMIT 子句可以被用於指定 SELECT 語句返回的記錄數。需注意以下幾點：

1、第一個參數指定第一個返回記錄行的偏移量，注意從 0開始
2、第二個參數指定返回記錄行的最大數目
3、如果只給定一個參數：它表示返回最大的記錄行數目
4、第二個參數為 -1 表示檢索從某一個偏移量到記錄集的結束所有的記錄行
5、初始記錄行的偏移量是 0(而不是 1)

下面是一個應用實例：

select * from orders_history where type = 8 limit 1000,10;

該條語句將會從表 orders_history 中查詢 offset:1000開始之后的10條數據，也就是第1001條到第1010條數據（ 1001<=id<=1010）。

數據表中的記錄默認使用主鍵（一般為id）排序，上面的結果相當於：

select * from orders_histrory where type = 8 by id limit 1000,10;

三次查詢時間分別為：

3040 ms
3063 ms
3018 ms
針對這種查詢方式，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：

1、查詢1條記錄：3072ms 3092ms 3002ms
2、查詢10條記錄：3081ms 3077ms 3032ms
3、查詢100條記錄：3118ms 3200ms 3128ms
4、查詢1000條記錄：3412ms 3468ms 3394ms
5、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，基本可以確定，在查詢記錄量低於100時，查詢時間基本沒有差距，隨着查詢記錄量越來越大，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 1,100; select * from orders_history where type = 8 limit 10,100; 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;

三次查詢時間如下：

1、查詢100偏移：25ms 24ms 24ms
2、查詢1000偏移：78ms 76ms 77ms
3、查詢10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms
4、查詢100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms
5、查詢1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms

隨着查詢偏移的增大，尤其查詢偏移大於10萬以后，查詢時間急劇增加。

這種分頁查詢方式會從數據庫第一條記錄開始掃描，所以越往后，查詢速度越慢，而且查詢的數據越多，也會拖慢總查詢速度。

使用子查詢優化

這種方式先定位偏移位置的 id，然后往后查詢，這種方式適用於 id 遞增的情況。

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 order_history where type =8 limit 10000,1) limit 100; select * from orders_history where type =8 limit 10000,100;

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：

1、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
2、比較第2條語句和第3條語句：速度相差幾十毫秒
3、比較第3條語句和第4條語句：得益於 select id 速度增加，第3條語句查詢速度增加了3倍

這種方式相較於原始一般的查詢方法，將會增快數倍。

基於索引再排序
---語句樣式: MySQL中,可用如下方法: SELECT  id FROM 表名稱 WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
---適應場景: 適用於數據量多的情況(元組數上萬). 最好ORDER BY后的列對象是主鍵或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但結果集是穩定的

使用 id 限定優化

這種方式假設數據表的id是連續遞增的，則我們根據查詢的頁數和查詢的記錄數可以算出查詢的id的范圍，可以使用 id between and 來查詢：

select * from orders_history where type = 2 and id between 100000 and 100100 limit 100;

查詢時間：15ms 12ms 9ms

這種查詢方式能夠極大地優化查詢速度，基本能夠在幾十毫秒之內完成。限制是只能使用於明確知道id的情況，不過一般建立表的時候，都會添加基本的id字段，這為分頁查詢帶來很多便利。

還可以有另外一種寫法：

select * from order_histrory where type =2;

當然還可以使用 in 的方式來進行查詢，這種方式經常用在多表關聯的時候進行查詢，使用其他表查詢的id集合，來進行查詢：

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。

使用臨時表優化

這種方式已經不屬於查詢優化，這兒附帶提一下。

對於使用 id 限定優化中的問題，需要 id 是連續遞增的，但是在一些場景下，比如使用歷史表的時候，或者出現過數據缺失問題時，可以考慮使用臨時存儲的表來記錄分頁的id，使用分頁的id來進行 in 查詢。這樣能夠極大的提高傳統的分頁查詢速度，尤其是數據量上千萬的時候。

關於數據表的id說明

一般情況下，在數據庫中建立表的時候，強制為每一張表添加 id 遞增字段，這樣方便查詢。

如果像是訂單庫等數據量非常龐大，一般會進行分庫分表。這個時候不建議使用數據庫的 id 作為唯一標識，而應該使用分布式的高並發唯一 id 生成器來生成，並在數據表中使用另外的字段來存儲這個唯一標識。

使用先使用范圍查詢定位 id （或者索引），然后再使用索引進行定位數據，能夠提高好幾倍查詢速度。即先 select id，然后再 select *；

當需要從數據庫查詢的表有上萬條記錄的時候，一次性查詢所有結果會變得很慢，特別是隨着數據量的增加特別明顯，這時需要使用分頁查詢。對於數據庫分頁查詢，也有很多種方法和優化的點。下面簡單說一下我知道的一些方法。

准備工作

為了對下面列舉的一些優化進行測試，下面針對已有的一張表進行說明。

1、表名：order_history
2、描述：某個業務的訂單歷史表
3、主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type
4、字段情況：該表一共37個字段，不包含text等大型數據，最大為varchar(500)，id字段為索引，且為遞增。5、數據量：5709294
6、MySQL版本：5.7.16

線下找一張百萬級的測試表可不容易，如果需要自己測試的話，可以寫shell腳本什么的插入數據進行測試。

以下的 sql 所有語句執行的環境沒有發生改變，下面是基本測試結果：

select count(*) from orders_history;

返回結果：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。limit 子句聲明如下：

select * from table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset

LIMIT 子句可以被用於指定 SELECT 語句返回的記錄數。需注意以下幾點：

1、第一個參數指定第一個返回記錄行的偏移量，注意從 0開始
2、第二個參數指定返回記錄行的最大數目
3、如果只給定一個參數：它表示返回最大的記錄行數目
4、第二個參數為 -1 表示檢索從某一個偏移量到記錄集的結束所有的記錄行
5、初始記錄行的偏移量是 0(而不是 1)

下面是一個應用實例：

select * from orders_history where type = 8 limit 1000,10;

該條語句將會從表 orders_history 中查詢 offset:1000開始之后的10條數據，也就是第1001條到第1010條數據（ 1001<=id<=1010）。

數據表中的記錄默認使用主鍵（一般為id）排序，上面的結果相當於：

select * from orders_histrory where type = 8 by id limit 1000,10;

三次查詢時間分別為：

3040 ms
3063 ms
3018 ms
針對這種查詢方式，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：

1、查詢1條記錄：3072ms 3092ms 3002ms
2、查詢10條記錄：3081ms 3077ms 3032ms
3、查詢100條記錄：3118ms 3200ms 3128ms
4、查詢1000條記錄：3412ms 3468ms 3394ms
5、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，基本可以確定，在查詢記錄量低於100時，查詢時間基本沒有差距，隨着查詢記錄量越來越大，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 1,100;
select * from orders_history where type = 8 limit 10,100;
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;

三次查詢時間如下：

1、查詢100偏移：25ms 24ms 24ms
2、查詢1000偏移：78ms 76ms 77ms
3、查詢10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms
4、查詢100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms
5、查詢1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms

隨着查詢偏移的增大，尤其查詢偏移大於10萬以后，查詢時間急劇增加。

這種分頁查詢方式會從數據庫第一條記錄開始掃描，所以越往后，查詢速度越慢，而且查詢的數據越多，也會拖慢總查詢速度。

使用子查詢優化

這種方式先定位偏移位置的 id，然后往后查詢，這種方式適用於 id 遞增的情況。

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 order_history where type =8 limit 10000,1) limit 100;
select * from orders_history where type =8 limit 10000,100;

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：

1、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
2、比較第2條語句和第3條語句：速度相差幾十毫秒
3、比較第3條語句和第4條語句：得益於 select id 速度增加，第3條語句查詢速度增加了3倍

這種方式相較於原始一般的查詢方法，將會增快數倍。

使用 id 限定優化

這種方式假設數據表的id是連續遞增的，則我們根據查詢的頁數和查詢的記錄數可以算出查詢的id的范圍，可以使用 id between and 來查詢：

select * from orders_history where type = 2 and id between 100000 and 100100 limit 100;

查詢時間：15ms 12ms 9ms

這種查詢方式能夠極大地優化查詢速度，基本能夠在幾十毫秒之內完成。限制是只能使用於明確知道id的情況，不過一般建立表的時候，都會添加基本的id字段，這為分頁查詢帶來很多便利。

還可以有另外一種寫法：

select * from order_histrory where type =2;

當然還可以使用 in 的方式來進行查詢，這種方式經常用在多表關聯的時候進行查詢，使用其他表查詢的id集合，來進行查詢：

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。

使用臨時表優化

這種方式已經不屬於查詢優化，這兒附帶提一下。

對於使用 id 限定優化中的問題，需要 id 是連續遞增的，但是在一些場景下，比如使用歷史表的時候，或者出現過數據缺失問題時，可以考慮使用臨時存儲的表來記錄分頁的id，使用分頁的id來進行 in 查詢。這樣能夠極大的提高傳統的分頁查詢速度，尤其是數據量上千萬的時候。

關於數據表的id說明

一般情況下，在數據庫中建立表的時候，強制為每一張表添加 id 遞增字段，這樣方便查詢。

如果像是訂單庫等數據量非常龐大，一般會進行分庫分表。這個時候不建議使用數據庫的 id 作為唯一標識，而應該使用分布式的高並發唯一 id 生成器來生成，並在數據表中使用另外的字段來存儲這個唯一標識。

使用先使用范圍查詢定位 id （或者索引），然后再使用索引進行定位數據，能夠提高好幾倍查詢速度。即先 select id，然后再 select *；