Mysql 子查询提高Limit查询效率

本文探讨了Mysql中使用Limit进行查询时的性能问题,特别是当offset值较大时,导致效率显著下降。文章通过实例展示了如何利用子查询优化这一过程,减少了不必要的数据读取和回表操作,从而提高了查询效率。通过对原SQL和优化后SQL的执行结果对比,证明了优化的有效性。总结中强调了理解Mysql Limit的工作原理以及应用子查询和覆盖索引的重要性。

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一. 概述

  1. 围绕Sql展开分析
    SELECT * FROM t_test WHERE age = 100 LIMIT 1000000, 10
    
    SELECT * FROM `t_test` a INNER JOIN (SELECT id FROM t_test WHERE age = 100 LIMIT 1000000, 10) b on a.id = b.id; 
    
  2. 环境Docker
  3. 底层分析原因
  4. 通过实例验证分析的结果
  5. Mysql存储过程

二. 准备工作

  1. 表结构

    CREATE TABLE `t_test` (
      `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `age` int NOT NULL,
      `name` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
      `gender` tinyint NOT NULL,
      `address` varchar(64) NOT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `age` (`age`) USING BTREE
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb3;
    
  2. 编写存储过程插入测试数据

    DELIMITER $$
    CREATE PROCEDURE t_test()
    BEGIN
    DECLARE i INT;
    SET i = 1;
    WHILE i<1000000 DO
    		INSERT INTO t_test (age,`name`,gender,address) VALUES(100,'瞎玩儿',1,'花果山水帘洞美猴王齐天大圣孙悟空');
    		SET i = i+1;
    	END WHILE;
    END $$
    DELIMITER ;
    
  3. 执行存储过程

    CALL t_test();
    

三. 测试SQL

  1. 原Sql

    SELECT * FROM t_test WHERE age = 100 LIMIT 257583, 10
    
  2. 优化后的Sql

    SELECT * FROM `t_test` a INNER JOIN (SELECT id FROM t_test WHERE age = 100 LIMIT 257583, 10) b on a.id = b.id;
    
  3. 分析原因
    原sql查询过程:首先在age索引树中查询257583+10次来获取257583+10个主键索引值,然后从主键索引树(聚集索引)中查询257583+10次获取所有数据,最后过滤出10条数据。Mysql浪费大量时间查询无用的数据。导致Sql效率下降。
    优化后:首先在age索引树中查询257583+10次来获取10主键索引值,然后从主键索引树(聚集索引)中查询10次获取所有数据,避免查询过滤大量无用数据。

四. 验证分析原因

  1. sql执行结果对比,数据量越大效果越明显(本地插入1000000数据太慢, 等不了了~)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  2. 通过buffer pool进行验证原Sql

    docker restart mysql 重启mysql清空buffer pool
    SELECT * FROM t_test WHERE age = 100 LIMIT 257583, 10 执行Sql
    SELECT index_name, count(*) FROM information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE WHERE TABLE_NAME LIKE '%test%' GROUP BY index_name; 查询Buffer Pool读取数据页情况
    

    在这里插入图片描述

    可以看出原SQL 读取了1507个数据页,226个索引页

  3. 测试优化后的Sql

    docker restart mysql 重启mysql清空buffer pool
    SELECT * FROM `t_test` a INNER JOIN (SELECT id FROM t_test WHERE age = 100 LIMIT 257583, 10) b on a.id = b.id; 执行SQL
    SELECT index_name, count(*) FROM information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE WHERE TABLE_NAME LIKE '%test%' GROUP BY index_name;查询buffer pool读取数据情况
    

    在这里插入图片描述

    可以看出优化后SQL 读取226索引页,而数据页只有3页。

五. 总结

  1. Msyql中的Limit (offset,count)原理:先取出offset+count条记录,然后抛弃前面offset条,然后读后面的count条。如果offset偏移量越大,性能越差。Mysql会浪费大量随机IO查询数据页进行回表操作,占用buffer pool的空间。
  2. 可以使用覆盖索引和子查询的方式进行优化(如上优化后的Sql)
  3. Mysql innodb 每页的大小默认是16kb
  4. Msyql中还有很多盲点,如果有问题欢迎一起讨论。
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