SQL查询优化实战：900W+数据，从17s到300ms

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，利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。

-- 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。

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。

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

• https://explainextended.com/2009/10/23/mysql-order-by-limit-performance-late-row-lookups/
• https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-information-schema-buffer-pool-tables.html

作者丨Muscleape

来源丨网址：https://www.jianshu.com/p/0768ebc4e28d

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