MySQL用limit為什么會影響性能

有一張財務(wù)流水表，未分庫分表，目前的數(shù)據(jù)量為9555695，分頁查詢使用到了limit，優(yōu)化之前的查詢耗時16 s 938 ms(execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式調(diào)整SQL后，耗時347 ms(execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；

操作：查詢條件放到子查詢中，子查詢只查主鍵ID，然后使用子查詢中確定的主鍵關(guān)聯(lián)查詢其他的屬性字段；

原理：減少回表操作，利用延遲關(guān)聯(lián)或者子查詢優(yōu)化超多分頁場景。

--優(yōu)化前SQL
SELECT各種字段
FROM`table_name`
WHERE各種條件
LIMIT0,10;

--優(yōu)化后SQL
SELECT各種字段
FROM`table_name`main_tale
RIGHTJOIN
(
SELECT子查詢只查主鍵
FROM`table_name`
WHERE各種條件
LIMIT0,10;
)temp_tableONtemp_table.主鍵=main_table.主鍵

找到的原理分析：MySQL 用 limit 為什么會影響性能？

前言

首先說明一下MySQL的版本：

mysql>selectversion();
+-----------+
|version()|
+-----------+
|5.7.17|
+-----------+
1rowinset(0.00sec)

表結(jié)構(gòu)：

mysql>desctest;
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
|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||
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
3rowsinset(0.00sec)

id為自增主鍵，val為非唯一索引。

灌入大量數(shù)據(jù)，共500萬：

mysql>selectcount(*)fromtest;
+----------+
|count(*)|
+----------+
|5242882|
+----------+
1rowinset(4.25sec)

我們知道，當(dāng)limit offset rows中的offset很大時，會出現(xiàn)效率問題：

mysql>select*fromtestwhereval=4limit300000,5;
+---------+-----+--------+
|id|val|source|
+---------+-----+--------+
|3327622|4|4|
|3327632|4|4|
|3327642|4|4|
|3327652|4|4|
|3327662|4|4|
+---------+-----+--------+
5rowsinset(15.98sec)

為了達(dá)到相同的目的，我們一般會改寫成如下語句：

mysql>select*fromtestainnerjoin(selectidfromtestwhereval=4limit300000,5)bona.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|
+---------+-----+--------+---------+
5rowsinset(0.38sec)

時間相差很明顯。

為什么會出現(xiàn)上面的結(jié)果？我們看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查詢過程：

查詢到索引葉子節(jié)點數(shù)據(jù)。根據(jù)葉子節(jié)點上的主鍵值去聚簇索引上查詢需要的全部字段值。

像上面這樣，需要查詢300005次索引節(jié)點，查詢300005次聚簇索引的數(shù)據(jù)，最后再將結(jié)果過濾掉前300000條，取出最后5條。MySQL耗費了大量隨機(jī)I/O在查詢聚簇索引的數(shù)據(jù)上，而有300000次隨機(jī)I/O查詢到的數(shù)據(jù)是不會出現(xiàn)在結(jié)果集當(dāng)中的。

肯定會有人問：既然一開始是利用索引的，為什么不先沿著索引葉子節(jié)點查詢到最后需要的5個節(jié)點，然后再去聚簇索引中查詢實際數(shù)據(jù)。這樣只需要5次隨機(jī)I/O，類似于下面圖片的過程：

其實我也想問這個問題。

證實

下面我們實際操作一下來證實上述的推論：

為了證實select * from test where val=4 limit 300000,5是掃描300005個索引節(jié)點和300005個聚簇索引上的數(shù)據(jù)節(jié)點，我們需要知道MySQL有沒有辦法統(tǒng)計在一個sql中通過索引節(jié)點查詢數(shù)據(jù)節(jié)點的次數(shù)。我先試了Handler_read_*系列，很遺憾沒有一個變量能滿足條件。

我只能通過間接的方式來證實：

InnoDB中有buffer pool。里面存有最近訪問過的數(shù)據(jù)頁，包括數(shù)據(jù)頁和索引頁。所以我們需要運行兩個sql，來比較buffer pool中的數(shù)據(jù)頁的數(shù)量。

預(yù)測結(jié)果是運行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5);之后，buffer pool中的數(shù)據(jù)頁的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于select * from test where val=4 limit 300000,5;對應(yīng)的數(shù)量，因為前一個sql只訪問5次數(shù)據(jù)頁，而后一個sql訪問300005次數(shù)據(jù)頁。

select*fromtestwhereval=4limit300000,5

mysql>selectindex_name,count(*)frominformation_schema.INNODB_BUFFER_PAGEwhereINDEX_NAMEin('val','primary')andTABLE_NAMElike'%test%'groupbyindex_name;Emptyset(0.04sec)

可以看出，目前buffer pool中沒有關(guān)于test表的數(shù)據(jù)頁。

mysql>select*fromtestwhereval=4limit300000,5;
+---------+-----+--------+
|id|val|source|
+---------+-----+--------+|
3327622|4|4|
|3327632|4|4|
|3327642|4|4|
|3327652|4|4|
|3327662|4|4|
+---------+-----+--------+
5rowsinset(26.19sec)

mysql>selectindex_name,count(*)frominformation_schema.INNODB_BUFFER_PAGEwhereINDEX_NAMEin('val','primary')andTABLE_NAMElike'%test%'groupbyindex_name;
+------------+----------+
|index_name|count(*)|
+------------+----------+
|PRIMARY|4098|
|val|208|
+------------+----------+2rowsinset(0.04sec)

可以看出，此時buffer pool中關(guān)于test表有4098個數(shù)據(jù)頁，208個索引頁。

select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;為了防止上次試驗的影響，我們需要清空buffer pool，重啟mysql。

mysqladminshutdown
/usr/local/bin/mysqld_safe&

mysql>selectindex_name,count(*)frominformation_schema.INNODB_BUFFER_PAGEwhereINDEX_NAMEin('val','primary')andTABLE_NAMElike'%test%'groupbyindex_name;

Emptyset(0.03sec)

運行sql：

mysql>select*fromtestainnerjoin(selectidfromtestwhereval=4limit300000,5)bona.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|
+---------+-----+--------+---------+
5rowsinset(0.09sec)

mysql>selectindex_name,count(*)frominformation_schema.INNODB_BUFFER_PAGEwhereINDEX_NAMEin('val','primary')andTABLE_NAMElike'%test%'groupbyindex_name;
+------------+----------+
|index_name|count(*)|
+------------+----------+
|PRIMARY|5|
|val|390|
+------------+----------+
2rowsinset(0.03sec)

我們可以看明顯的看出兩者的差別：第一個sql加載了4098個數(shù)據(jù)頁到buffer pool，而第二個sql只加載了5個數(shù)據(jù)頁到buffer pool。符合我們的預(yù)測。也證實了為什么第一個sql會慢：讀取大量的無用數(shù)據(jù)行（300000），最后卻拋棄掉。而且這會造成一個問題：加載了很多熱點不是很高的數(shù)據(jù)頁到buffer pool，會造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空間。

遇到的問題

為了在每次重啟時確保清空buffer pool，我們需要關(guān)閉innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，這兩個選項能夠控制數(shù)據(jù)庫關(guān)閉時dump出buffer pool中的數(shù)據(jù)和在數(shù)據(jù)庫開啟時載入在磁盤上備份buffer pool的數(shù)據(jù)。