前言
mysql查詢使用select命令,配合limit,offset參數(shù)可以讀取指定范圍的記錄。本文將介紹mysql查詢時(shí),offset過大影響性能的原因及優(yōu)化方法。
準(zhǔn)備測(cè)試數(shù)據(jù)表及數(shù)據(jù)
1.創(chuàng)建表
CREATE TABLE `member` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) NOT NULL COMMENT '姓名',
`gender` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '性別',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `gender` (`gender`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
2.插入1000000條記錄
?php
$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=user","root",'');
for($i=0; $i1000000; $i++){
$name = substr(md5(time().mt_rand(000,999)),0,10);
$gender = mt_rand(1,2);
$sqlstr = "insert into member(name,gender) values('".$name."','".$gender."')";
$stmt = $pdo->prepare($sqlstr);
$stmt->execute();
}
?>
mysql> select count(*) from member;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 1000000 |
+----------+
1 row in set (0.23 sec)
3.當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)版本
mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.6.24 |
+-----------+
1 row in set (0.01 sec)
分析offset過大影響性能的原因
1.offset較小的情況
mysql> select * from member where gender=1 limit 10,1;
+----+------------+--------+
| id | name | gender |
+----+------------+--------+
| 26 | 509e279687 | 1 |
+----+------------+--------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from member where gender=1 limit 100,1;
+-----+------------+--------+
| id | name | gender |
+-----+------------+--------+
| 211 | 07c4cbca3a | 1 |
+-----+------------+--------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from member where gender=1 limit 1000,1;
+------+------------+--------+
| id | name | gender |
+------+------------+--------+
| 1975 | e95b8b6ca1 | 1 |
+------+------------+--------+
1 row in set (0.00 sec)
當(dāng)offset較小時(shí),查詢速度很快,效率較高。
2.offset較大的情況
mysql> select * from member where gender=1 limit 100000,1;
+--------+------------+--------+
| id | name | gender |
+--------+------------+--------+
| 199798 | 540db8c5bc | 1 |
+--------+------------+--------+
1 row in set (0.12 sec)
mysql> select * from member where gender=1 limit 200000,1;
+--------+------------+--------+
| id | name | gender |
+--------+------------+--------+
| 399649 | 0b21fec4c6 | 1 |
+--------+------------+--------+
1 row in set (0.23 sec)
mysql> select * from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+------------+--------+
| id | name | gender |
+--------+------------+--------+
| 599465 | f48375bdb8 | 1 |
+--------+------------+--------+
1 row in set (0.31 sec)
當(dāng)offset很大時(shí),會(huì)出現(xiàn)效率問題,隨著offset的增大,執(zhí)行效率下降。
分析影響性能原因
select * from member where gender=1 limit 300000,1;
因?yàn)閿?shù)據(jù)表是InnoDB,根據(jù)InnoDB索引的結(jié)構(gòu),查詢過程為:
- 通過二級(jí)索引查到主鍵值(找出所有g(shù)ender=1的id)。
- 再根據(jù)查到的主鍵值通過主鍵索引找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)塊(根據(jù)id找出對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)塊內(nèi)容)。
- 根據(jù)offset的值,查詢300001次主鍵索引的數(shù)據(jù),最后將之前的300000條丟棄,取出最后1條。
不過既然二級(jí)索引已經(jīng)找到主鍵值,為什么還需要先用主鍵索引找到數(shù)據(jù)塊,再根據(jù)offset的值做偏移處理呢?
如果在找到主鍵索引后,先執(zhí)行offset偏移處理,跳過300000條,再通過第300001條記錄的主鍵索引去讀取數(shù)據(jù)塊,這樣就能提高效率了。
如果我們只查詢出主鍵,看看有什么不同
mysql> select id from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+
| id |
+--------+
| 599465 |
+--------+
1 row in set (0.09 sec)
很明顯,如果只查詢主鍵,執(zhí)行效率對(duì)比查詢?nèi)孔侄危泻艽蟮奶嵘?nbsp;
推測(cè)
只查詢主鍵的情況
因?yàn)槎?jí)索引已經(jīng)找到主鍵值,而查詢只需要讀取主鍵,因此mysql會(huì)先執(zhí)行offset偏移操作,再根據(jù)后面的主鍵索引讀取數(shù)據(jù)塊。
需要查詢所有字段的情況
因?yàn)槎?jí)索引只找到主鍵值,但其他字段的值需要讀取數(shù)據(jù)塊才能獲取。因此mysql會(huì)先讀出數(shù)據(jù)塊內(nèi)容,再執(zhí)行offset偏移操作,最后丟棄前面需要跳過的數(shù)據(jù),返回后面的數(shù)據(jù)。
證實(shí)
InnoDB中有buffer pool,存放最近訪問過的數(shù)據(jù)頁,包括數(shù)據(jù)頁和索引頁。
為了測(cè)試,先把mysql重啟,重啟后查看buffer pool的內(nèi)容。
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name;
Empty set (0.04 sec)
可以看到,重啟后,沒有訪問過任何的數(shù)據(jù)頁。
查詢所有字段,再查看buffer pool的內(nèi)容
mysql> select * from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+------------+--------+
| id | name | gender |
+--------+------------+--------+
| 599465 | f48375bdb8 | 1 |
+--------+------------+--------+
1 row in set (0.38 sec)
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| gender | 261 |
| PRIMARY | 1385 |
+------------+----------+
2 rows in set (0.06 sec)
可以看出,此時(shí)buffer pool中關(guān)于member表有1385個(gè)數(shù)據(jù)頁,261個(gè)索引頁。
重啟mysql清空buffer pool,繼續(xù)測(cè)試只查詢主鍵
mysql> select id from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+
| id |
+--------+
| 599465 |
+--------+
1 row in set (0.08 sec)
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| gender | 263 |
| PRIMARY | 13 |
+------------+----------+
2 rows in set (0.04 sec)
可以看出,此時(shí)buffer pool中關(guān)于member表只有13個(gè)數(shù)據(jù)頁,263個(gè)索引頁。因此減少了多次通過主鍵索引訪問數(shù)據(jù)塊的I/O操作,提高執(zhí)行效率。
因此可以證實(shí),mysql查詢時(shí),offset過大影響性能的原因是多次通過主鍵索引訪問數(shù)據(jù)塊的I/O操作。(注意,只有InnoDB有這個(gè)問題,而MYISAM索引結(jié)構(gòu)與InnoDB不同,二級(jí)索引都是直接指向數(shù)據(jù)塊的,因此沒有此問題 )。
InnoDB與MyISAM引擎索引結(jié)構(gòu)對(duì)比圖
這里寫圖片描述
優(yōu)化方法
根據(jù)上面的分析,我們知道查詢所有字段會(huì)導(dǎo)致主鍵索引多次訪問數(shù)據(jù)塊造成的I/O操作。
因此我們先查出偏移后的主鍵,再根據(jù)主鍵索引查詢數(shù)據(jù)塊的所有內(nèi)容即可優(yōu)化。
mysql> select a.* from member as a inner join (select id from member where gender=1 limit 300000,1) as b on a.id=b.id;
+--------+------------+--------+
| id | name | gender |
+--------+------------+--------+
| 599465 | f48375bdb8 | 1 |
+--------+------------+--------+
1 row in set (0.08 sec)
附:MYSQL limit,offset 區(qū)別
SELECT
keyword
FROM
keyword_rank
WHERE
advertiserid='59'
order by
keyword
LIMIT 2 OFFSET 1;
比如這個(gè)SQL ,limit后面跟的是2條數(shù)據(jù),offset后面是從第1條開始讀取
SELECT
keyword
FROM
keyword_rank
WHERE
advertiserid='59'
ORDER BY
keyword
LIMIT 2 ,1;
而這個(gè)SQL,limit后面是從第2條開始讀,讀取1條信息。
這兩個(gè)千萬別搞混哦。
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。
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