前言
limit语法
性能分析
优化
- 用id优化
- 用覆盖索引优化
总结

前言

日常开发中,我们使用mysql来实现分页功能的时候,总是会用到mysql的limit语法.而怎么使用却很有讲究的,今天来总结一下.

limit语法

limit语法支持两个参数,offset和limit,前者表示偏移量,后者表示取前limit条数据.

例如:


## 返回符合条件的前10条语句 
select * from user limit 10

## 返回符合条件的第11-20条数据
select * from user limit 10,20

从上面也可以看出来,limit n 等价于limit 0,n.

性能分析

实际使用中我们会发现,在分页的后面一些页,加载会变慢,也就是说:

select * from user limit 1000000,10 语句执行较慢.那么我们首先来测试一下.

首先是在offset较小的情况下拿100条数据.(数据总量为200左右).然后逐渐增大offset.

select * from user limit 0,100 ---------耗时0.03s
select * from user limit 10000,100 ---------耗时0.05s
select * from user limit 100000,100 ---------耗时0.13s
select * from user limit 500000,100 ---------耗时0.23s
select * from user limit 1000000,100 ---------耗时0.50s
select * from user limit 1800000,100 ---------耗时0.98s

可以看到随着offset的增大,性能越来越差.

这是为什么呢?因为limit 10000,10的语法实际上是mysql查找到前10010条数据,之后丢弃前面的10000行,这个步骤其实是浪费掉的.

优化

用id优化

先找到上次分页的最大ID,然后利用id上的索引来查询,类似于select * from user where id>1000000 limit 100.

这样的效率非常快,因为主键上是有索引的,但是这样有个缺点,就是ID必须是连续的,并且查询不能有where语句,因为where语句会造成过滤数据.

用覆盖索引优化

mysql的查询完全命中索引的时候,称为覆盖索引,是非常快的,因为查询只需要在索引上进行查找,之后可以直接返回,而不用再回数据表拿数据.因此我们可以先查出索引的ID,然后根据Id拿数据.

select * from (select id from job limit 1000000,100) a left join job b on a.id = b.id;

耗时0.2秒.

总结

用mysql做大量数据的分页确实是有难度,但是也有一些方法可以进行优化,需要结合业务场景多进行测试.

当用户翻到10000页的时候,不如我们直接返回空好了,这么无聊的吗...

完。

ChangeLog

2019-05-25 完成

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