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深度分页介绍及优化建议

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深度分页介绍

查询偏移量过大的场景我们称为深度分页,这会导致查询性能较低,例如:

# MySQL 在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后,再获取10条记录
SELECT * FROM t_order ORDER BY id LIMIT 1000000, 10

深度分页优化建议

这里以 MySQL 数据库为例介绍一下如何优化深度分页。

范围查询

当可以保证 ID 的连续性时,根据 ID 范围进行分页是比较好的解决方案:

# 查询指定 ID 范围的数据
SELECT * FROM t_order WHERE id > 100000 AND id <= 100010 ORDER BY id
# 也可以通过记录上次查询结果的最后一条记录的ID进行下一页的查询:
SELECT * FROM t_order WHERE id > 100000 LIMIT 10

这种优化方式限制比较大,且一般项目的 ID 也没办法保证完全连续。

子查询

我们先查询出 limit 第一个参数对应的主键值,再根据这个主键值再去过滤并 limit,这样效率会更快一些。

阿里巴巴《Java 开发手册》中也有对应的描述:

利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。

# 通过子查询来获取 id 的起始值,把 limit 1000000 的条件转移到子查询
SELECT * FROM t_order WHERE id >= (SELECT id FROM t_order limit 1000000, 1) LIMIT 10;

不过,子查询的结果会产生一张新表,会影响性能,应该尽量避免大量使用子查询。并且,这种方法只适用于 ID 是正序的。在复杂分页场景,往往需要通过过滤条件,筛选到符合条件的 ID,此时的 ID 是离散且不连续的。

当然,我们也可以利用子查询先去获取目标分页的 ID 集合,然后再根据 ID 集合获取内容,但这种写法非常繁琐,不如使用 INNER JOIN 延迟关联。

延迟关联

延迟关联的优化思路,跟子查询的优化思路其实是一样的:都是把条件转移到主键索引树,减少回表的次数。不同点是,延迟关联使用了 INNER JOIN(内连接) 包含子查询。

SELECT t1.* FROM t_order t1
INNER JOIN (SELECT id FROM t_order limit 1000000, 10) t2
ON t1.id = t2.id
LIMIT 10;

除了使用 INNER JOIN 之外,还可以使用逗号连接子查询。

SELECT t1.* FROM t_order t1,
(SELECT id FROM t_order limit 1000000, 10) t2
WHERE t1.id = t2.id;

覆盖索引

索引中已经包含了所有需要获取的字段的查询方式称为覆盖索引。

覆盖索引的好处:

  • 避免 InnoDB 表进行索引的二次查询,也就是回表操作: InnoDB 是以聚集索引的顺序来存储的,对于 InnoDB 来说,二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息,如果是用二级索引查询数据的话,在查找到相应的键值后,还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中,二级索引的键值中可以获取所有的数据,避免了对主键的二次查询(回表),减少了 IO 操作,提升了查询效率。
  • 可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率: 由于覆盖索引是按键值的顺序存储的,对于 IO 密集型的范围查找来说,对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多,因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的 IO 转变成索引查找的顺序 IO。
# 如果只需要查询 id, code, type 这三列,可建立 code 和 type 的覆盖索引
SELECT id, code, type FROM t_order
ORDER BY code
LIMIT 1000000, 10;

不过,当查询的结果集占表的总行数的很大一部分时,可能就不会走索引了,自动转换为全表扫描。当然了,也可以通过 FORCE INDEX 来强制查询优化器走索引,但这种提升效果一般不明显。

参考