mysql分页方案：优雅地解决mysql深分页问题
mysql分页方案：优雅地解决mysql深分页问题非聚簇索引：叶子节点储存的是整行的数据对应的主键值。聚簇索引：叶子节点储存的是整行的数据。select * from p2p_detail_record ppdr where ppdr .start_time_stamp >1656666798000 limit 0 2000 复制代码查询效率是94ms，是不是很快？那如果我们limit 100000，2000呢，查询效率是1.5S，已经非常慢，那如果更多呢？让我们来看看这条sql的执行计划也走到了索引，那为什么还是慢呢？我们先来回顾一下mysql 的相关知识点。
背景日常需求开发过程中，相信大家对于limit一定不会陌生，但是使用limit时，当偏移量（offset）非常大时，会发现查询效率越来越慢。一开始limit 2000时，可能200ms 就能查询出需要的到数据，但是当limit 4000 offset 100000时，会发现它的查询效率已经需要1S左右，那要是更大的时候呢，只会越来越慢。
概括本文将会讨论当mysql表大数据量的情况，如何优化深分页问题，并附上最近的优化慢sql问题的案例伪代码。
1、limit深分页问题描述先看看表结构（随便举了个例子，表结构不全，无用字段就不进行展示了）
CREATE TABLE `p2p_detail_record` (
`id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主键'
`batch_num` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上报数量'
`uptime` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上报时间'
`uuid` varchar(64) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '会议id'
`start_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '开始时间'
`answer_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '应答时间'
`end_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '结束时间'
`duration` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '持续时间'
PRIMARY KEY (`id`)
KEY `idx_uuid` (`uuid`)
KEY `idx_start_time_stamp` (`start_time_stamp`) //索引
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='p2p通话记录详情表';
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假设我们要查询的深分页sql长这样
select *
from p2p_detail_record ppdr
where ppdr .start_time_stamp >1656666798000
limit 0 2000
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查询效率是94ms，是不是很快？那如果我们limit 100000，2000呢，查询效率是1.5S，已经非常慢，那如果更多呢？
2、sql慢原因分析让我们来看看这条sql的执行计划
也走到了索引，那为什么还是慢呢？我们先来回顾一下mysql 的相关知识点。
聚簇索引和非聚簇索引聚簇索引：叶子节点储存的是整行的数据。
非聚簇索引：叶子节点储存的是整行的数据对应的主键值。
- 通过非聚簇索引树，找到对应的叶子节点，获取到主键的值。
- 再通过取到主键的值，回到 聚簇索引树 ，找到对应的整行数据。（ 整个过程称为回表 ）
回到这条sql为什么慢的问题上，原因如下
1、limit语句会先扫描offset n行，然后再丢弃掉前offset行，返回后n行数据。也就是说 limit 100000 10 ，就会扫描100010行，而 limit 0 10 ，只扫描10行。这里需要回表100010次，大量的时间都在回表这个上面。
方案核心思路：能不能事先知道要从哪个主键ID开始，减少回表的次数
常见解决方案通过子查询优化select *
from p2p_detail_record ppdr
where id >= (select id from p2p_detail_record ppdr2 where ppdr2 .start_time_stamp >1656666798000 limit 100000 1)
limit 2000
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相同的查询结果，也是10W条开始的第2000条，查询效率为200ms，是不是快了不少。
标签记录法标签记录法：其实标记一下上次查询到哪一条了，下次再来查的时候，从该条开始往下扫描。 类似书签的作用
select * from p2p_detail_record ppdr
where ppdr.id > 'bb9d67ee6eac4cab9909bad7c98f54d4'
order by id
limit 2000
备注：bb9d67ee6eac4cab9909bad7c98f54d4是上次查询结果的最后一条ID
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使用标签记录法，性能都会不错的，因为命中了 id 索引。但是这种方式有几个 缺点 。
- 1、只能连续页查询，不能跨页查询。
- 2、需要一种类似 连续自增 的字段（可以使用orber by id的方式）。
- 使用 通过子查询优化 的方式
优点：可跨页查询，想查哪一页的数据就查哪一页的数据。
缺点：效率不如 标签记录法 。 原因： 比如需要查10W条数据后，第1000条，也需要先查询出非聚簇索引对应的10W1000条数据，在取第10W开始的ID，进行查询。
- 使用 标签记录法 的方式
优点：查询效率很稳定，非常快。
缺点：- 不跨页查询，
- 需要一种类似 连续自增 的字段
关于第二点的说明：该点一般都好解决，可使用任意不重复的字段进行排序即可。若使用 可能重复 的字段进行排序的字段，由于mysql对于相同值的字段排序是无序，导致如果正好在分页时，上下页中可能存在相同的数据。
实战案例需求：需要查询查询某一时间段的数据量，假设有几十万的数据量需要查询出来，进行某些操作。
需求分析1、分批查询（分页查询），设计深分页问题，导致效率较慢。
CREATE TABLE `p2p_detail_record` (
`id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主键'
`batch_num` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上报数量'
`uptime` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上报时间'
`uuid` varchar(64) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '会议id'
`start_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '开始时间'
`answer_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '应答时间'
`end_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '结束时间'
`duration` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '持续时间'
PRIMARY KEY (`id`)
KEY `idx_uuid` (`uuid`)
KEY `idx_start_time_stamp` (`start_time_stamp`) //索引
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='p2p通话记录详情表';
复制代码伪代码实现：
//最小ID
String lastId = null;
//一页的条数
Integer pageSize = 2000;
List<P2pRecordVo> list ;
do{
list = listP2pRecordByPage(lastId pageSize); //标签记录法，记录上次查询过的Id
lastId = list.get(list.size()-1).getId(); //获取上一次查询数据最后的ID，用于记录
//对数据的操作逻辑
XXXXX();
}while(isNotEmpty(list));
<select id ="listP2pRecordByPage">
select *
from p2p_detail_record ppdr where 1=1
<if test = "lastId != null">
and ppdr.id > #{lastId}
</if>
order by id asc
limit #{pageSize}
</select>
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这里有个小优化点:可能有的人会先对所有数据排序一遍，拿到最小ID，但是这样对所有数据排序，然后去min（id) 耗时也蛮长的，其实第一次查询，可不带lastId进行查询，查询结果也是一样。速度更快。
总结1、当业务需要从表中查出大数据量时，而又项目架构没上ES时，可考虑使用标签记录法的方式，对查询效率进行优化。
2、从需求上也应该尽可能避免，在大数据量的情况下，分页查询最后一页的功能。或者限制成只能一页一页往后划的场景。
原文链接：juejin.cn/post/7119034041843580965?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
