Mysql优化--Limit查询的优化考虑

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《Mysql优化--Limit查询的优化考虑》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

在实际业务中对于分页来说是一个比较常见的业务需求。那么就会使用到

limit

查询，当我们在使用Limit查询的时候，在数据比较小、或者只查询前面一部分数据的时候效率是很高的。但是当数据量大的时候，或者查询

offset

数量比较大的时候，如：

limit 100000,20

效率往往就不尽人意了。通常的一个办法就是

Limit

配合

order by

，如果

order by

有对用户的索引的话，效率通常是比较不错的。
对于这种情况，最简单的查询就是 使用覆盖索引，查询某些需要的列。这样的效果是很好的
如下面这个

mysql>   SELECT * FROM student    LIMIT 1000000,1;
+---------+------------+------------+------------+-------+---------------------+
| id      | first_name | last_name  | created_at | score | updated_at          |
+---------+------------+------------+------------+-------+---------------------+
| 1000001 | kF9DxBgnUi | yLXnPSHJpH | 2019-07-11 |    97 | 2019-07-11 14:29:59 | |
+---------+------------+------------+------------+-------+---------------------+
1 rows in set (0.31 sec)

可以看到时间

mysql>  EXPLAIN SELECT score,first_name FROM student  ORDER BY created_at   LIMIT 1000000,20 \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: student
   partitions: NULL
         type: index
possible_keys: NULL
          key: time_sorce_name
      key_len: 69
          ref: NULL
         rows: 1000001
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

这样的话查询的列使用到的了覆盖索引，扫描行数会减少很多，但是这样的效果也不是很尽人意，但是如果有其他的查询的话，这样的查询也会变的很慢。
比如我们加上

last_name

列。
如下

mysql>  SELECT score,first_name,last_name FROM student  ORDER BY created_at   LIMIT 1000000,1;
+-------+------------+------------+
| score | first_name | last_name  |
+-------+------------+------------+
|    86 | knKsV2g2fY | WB5qJeLZuk |
+-------+------------+------------+
1 row in set (4.81 sec)

mysql>

这个查询需要执行 4秒多的时间。通过分析可以看到这个查询是没有办法使用索引的

mysql> explain SELECT score,first_name,last_name FROM student  ORDER BY created_at   LIMIT 1000000,1\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: student
   partitions: NULL
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 6489221
     filtered: 100.00
        Extra: Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

那么我们现在把查询修改如下

mysql> SELECT student.score,student.first_name FROM student INNER JOIN (SELECT id FROM student  ORDER BY created_at   LIMIT 1000000,1 ) AS temp USING(id);
+-------+------------+
| score | first_name |
+-------+------------+
|    15 | 2QWZ       |
+-------+------------+
1 row in set (0.18 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT student.score,student.first_name,last_name FROM student INNER JOIN (SELECT id FROM student  ORDER BY created_at   LIMIT 1000000,1 ) AS temp USING(id);
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+-----------------+---------+---------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type   | possible_keys | key             | key_len | ref     | rows    | filtered | Extra       |
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+-----------------+---------+---------+---------+----------+-------------+
|  1 | PRIMARY     |  | NULL       | ALL    | NULL          | NULL            | NULL    | NULL    | 1000001 |   100.00 | NULL        |
|  1 | PRIMARY     | student    | NULL       | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY         | 4       | temp.id |       1 |   100.00 | NULL        |
|  2 | DERIVED     | student    | NULL       | index  | NULL          | time_sorce_name | 69      | NULL    | 1000001 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+-----------------+---------+---------+---------+----------+-------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

分析结果,可以看到这个时候只查询了1000001一条数据记录。为什么会有这样的变化呢。这种叫

延时关联

，先通过使用覆盖索引查询返回需要的主键,再根据主键关联原表获得需要的数据，尽可能的减少了需要扫描的行数。

在某些特定的场合，其实有另外一种优化方案的。比如要获取最新的几条插入记录。那么在上一次查询的时候我们可以记录下最后一条记录的主键ID(

last_id

)。
那么查询就可以改为

SELECT score,first_name,last_name,id FROM student  WHERE id>=last_id ORDER BY id ASC   LIMIT 1

比如

last_id=1000000

那么这个查询就会从

1000000

开始。这样的场景不管数据到多大的

offset

性能都会很好。

今天关于《Mysql优化--Limit查询的优化考虑》的内容就介绍到这里了，是不是学起来一目了然！想要了解更多关于mysql的内容请关注golang学习网公众号！