MySQL查询之limit耗时原理分析
1 需求说明
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);
解决操作
: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;
解决原理
: 减少回表操作;
1.1 问题复现
优化前SQL
SELECT 各种字段 FROM`table_name`
WHERE 各种条件
LIMIT0,10;
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
LIMIT0,10;
) temp_table ON temp_table.主键 = main_table.主键
1.2 limit语法
LIMIT
子句可以被用于强制 SELECT
语句返回指定的记录数。LIMIT
接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。如果给定两个参数,第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量,第二个参数指定返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)
: 为了与 PostgreSQL 兼容,MySQL 也支持句法: LIMIT # OFFSET #。
SELECT * FROM table LIMIT 5,10; 检索记录行 6-15
为了检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行,可以指定第二个参数为 -1:
SELECT * FROM table LIMIT 95,-1; // 检索记录行 96-last.
如果只给定一个参数,它表示返回最大的记录行数目:
SELECT * FROM table LIMIT 5;
检索前 5 个记录行,换句话说,LIMIT n 等价于 LIMIT 0,n
1.3 limit耗时
找到limit耗时原理分析:MySQL
用 limit
为什么会影响性能
1.3.1 limit耗时复现
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)
1.3.2 limit耗时原理
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:
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。先试了Handler_read_*
系列,很遗憾没有一个变量能满足条件。
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:
1.https://explainextended.com/2009/10/23/mysql-order-by-limit-performance-late-row-lookups/
2.https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-information-schema-buffer-pool-tables.html
1.3.3 limit解决方法
我们可以通过减少回表次数
优化。一般有标签记录法
和延迟关联法
1.3.3.1 标签记录法
就是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。就好像看书一样,上次看到哪里了,你就折叠一下或者夹个书签,下次来看的时候,直接就翻到啦。
假设上一次记录到100000
,则SQL可以修改为:
select id,name,balance FROM account where id > 100000 limit 10;
这样的话,后面无论翻多少页,性能都会不错的,因为命中了id索引。但是这种方式有局限性:需要一种类似连续自增的字段。
1.3.3.2 延迟关联法
延迟关联法,就是把条件转移到主键索引树,然后减少回表。如下:
select acct1.id,acct1.name,acct1.balance FROM account acct1
INNER JOIN
(SELECT a.id FROM account a WHERE a.create_time > '2020-09-19' limit 100000, 10) AS acct2 on acct1.id= acct2.id;
优化思路就是,先通过idx_create_time
二级索引树查询到满足条件的主键ID
,再与原表通过主键ID
内连接,这样后面直接走了主键索引了,同时也减少了回表