MySQL 原理与优化之Limit 查询优化

假设有表tb_sku,其表结构如下:

表中大约有200w条记录,执行如下的sql 语句大约 4.36s 返回数据

select count(*) from tb_sku;

接着我们使用 对其进行分页查找:

select * from tb_sku limit 0,10;

limit 语句 其中0 代表起始位置,10 为每页返回的数据数量。

如上图所示,很快就返回了查询结果。

接着我们再使用SQL 语句

select * from tb_sku limit 10,10;

语句从记录位置10的位置开始再往下返回10 条记录,也就是第二页的信息。其返回时间也是比较快。

然后,我们加大起始位置 到100w如下:

select * from tb_sku limit 1000000,10;

此时返回时间需要0.74 s,这说明了使用limit 对大数据量的表进行分页,位置越靠后效率越低。拿上面的例子来说,limit 会先对 100w 的数据进行排序,然后再返回10 条数据,而且仅仅返回100w 到 100w 零10条 的记录,其他查询的记录都会丢弃掉,这种做法查询排序的代价非常大。

由此我们需要对大数据量表进行limit 操作进行优化,官方给出的方案是通过覆盖索引和子查询的方式进行优化

根据这个思路首先对id 进行查询:

select id from tb_sku order by id limit 1000000,10;

查询结果就只需要0.34s 比之前的0.74s要快多了。究其原因,因为直接返回id的信息,并没有进行回表操作,所以速度别select * 要快

由于我们需要获得select * 的信息,也就是tb_user 所有字段的信息,因此需要将上面的查询结果和tb_user 进行jion 操作。

select s.* from tb_sku s ,(select id from tb_sku order by id limit 1000000,10 ) t where s.id = t.id;

这里通过查询id 和子查询 的方式将查询结果缩短为 0.38s,比之前直接通过 select * 的方式要缩短一倍的查询时间。

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