随着年数和单日下单量的增加，订单表的数据量会越来越庞大，订单数据的查询不会像最初那样简单快速，如果查询关键字段没有走索引，会直接影响到用户体验，甚至会影响到服务是否能正常运行！

下面以某个电商系统的客户表为例，数据库是 Mysql，数据体量在 100 万以上，详细介绍分页查询下，不同阶段的查询效率情况。

下面我们一起来测试一下，每次查询客户表时最多返回 100 条数据，不同的起点位置下，数据库查询性能的差异。

当起点位置在 0 的时候，仅耗时：18 ms

当起点位置在 1000 的时候，仅耗时：23 ms

当起点位置在 10000 的时候，仅耗时：54 ms

当起点位置在 100000 的时候，仅耗时：268 ms

当起点位置在 500000 的时候，仅耗时：1.16 s

当起点位置在 1000000 的时候，仅耗时：2.35 s

可以看出，随着起点位置越大，分页查询效率成倍的下降，当起点位置在 1000000 以上的时候，对于百万级数据体量的单表，查询耗时基本上以秒为单位。

而事实上，一般查询耗时超过 1 秒的 SQL 都被称为慢 SQL，有的公司运维组要求的可能更加严格，如果 SQL 的执行耗时超过 0.2s，也被称为慢 SQL，必须在限定的时间内尽快优化。

对于千万级的单表数据查询，使用分页查询，起点位置在 10000000，查询耗时结果：39 秒！

而这还只是数据库层面的耗时，还没有算后端服务的处理链路时间，以及返回给前端的数据渲染时间。

据互联网软件用户体验报告，当平均请求耗时在1秒之内，用户体验是最佳的，此时的软件也是用户留存度最高的；2 秒之内，还勉强过得去，用户能接受；当超过 3 秒，体验会稍差；超过 5 秒，基本上会卸载当前软件。

有的公司会严格控制请求时长，当请求时长超过 3 秒，自动放弃请求，从而倒逼技术优化调整 SQL 语句查询逻辑，甚至调整后端整体架构，比如引入缓存中间件 redis，搜索引擎 elasticSearch 等等。

回到我们本文所需要探讨的问题，当单表数据量到达百万级千万级的时候，查询效率急剧下降，如何优化提升呢？这篇文章就来讲一讲跨库/表分页查询的解决方案。

比如大型的电商系统中的订单服务，业务量很少时，单库单表基本扛得住，但是随着时间推移，数据量越来越多，订单服务在读写的性能上逐渐变差，架构组也尝试过各种优化方案，比如前面介绍过的冷热分离、查询分离各种方案。虽说提升一些性能，但是在每日百万数据增长的情况下，也是杯水车薪。

最终经过架构组的讨论，选择了分库分表；至于如何拆分，分片键如何选择等等细节不是本文重点，不再赘述。

在分库分表之前先来拆解一下业务需求：

针对以上三个需求，判断下优先级，当然首先需要满足C端用户的业务场景，因此最终选用了uid作为了shardingKey。

当然选择uid作为shardingKey仅仅满足了C端用户的业务场景，对于后台和C端用户的业务场景如何做呢？很简单，只需要将数据异构一份存放在ES或者HBase中就可以实现，比较简单，不再赘述。

假设将订单表根据hash(uid%2+1)拆分成了两张表，如下图：

假设现在需要根据订单的时间进行排序分页查询（这里不讨论shardingKey路由，直接全表扫描），在单表中的SQL如下：

select * from t_order order by time asc limit 5,5;

这条SQL就是翻页查询第2页数据，每页查询5条数据，其中offest=5。

假设现在t_order_1和t_order_2中的数据如下：

以上20条数据从小到大的排序如下：

t_order_1中对应的排序如下：

t_order_2中对应的排序如下：

那么单表结构下最终结果只需要查询一次，结果如下：

分表的架构下如何分页查询呢？下面介绍几种方案。

在数据拆分之后，如果还是上述的语句，在两个表中直接执行，变成如下两条SQL：

select * from t_order_1 order by time asc limit 5,5;select * from t_order_2 order by time asc limit 5,5;

将获取的数据然后在内存中再次进行排序，那么最终的结果如下：

可以看到上述的结果肯定是不对的。

所以正确的SQL改写成如下：

select * from t_order_1 order by time asc limit 0,10;select * from t_order_2 order by time asc limit 0,10;

也就是说，要在每个表中将前两页的数据全部查询出来，然后在内存中再次重新排序，最后从中取出第二页的数据，这就是全局查询法。

该方案的缺点非常明显：

不过这种方案也有很多的优化方法，比如Sharding-JDBC中就对此种方案做出了优化，采用的是流式处理 + 归并排序的方式来避免内存的过量占用。

1）Sharding-Jdbc分页修正

从多个数据库获取分页数据与单数据库的场景是不同的。假设每10条数据为一页，取第2页数据。在分片环境下获取LIMIT 10, 10，归并之后再根据排序条件取出前10条数据是不正确的。

举例说明，若SQL为：

SELECT score FROM t_score ORDER BY score DESC LIMIT 1, 2;

不进行Sql改写的分页执行结果：

通过图中所示，想要取得两个表中共同的按照分数排序的第2条和第3条数据，应该是95和90。由于执行的SQL只能从每个表中获取第2条和第3条数据，即从t_score_0表中获取的是90和80；从t_score_0表中获取的是85和75。因此进行结果归并时，只能从获取的90，80，85和75之中进行归并，那么结果归并无论怎么实现，都不可能获得正确的结果。

正确的做法是将分页条件改写为LIMIT 0, 3，取出所有前两页数据，再结合排序条件计算出正确的数据。

下图展示了进行SQL改写之后的分页执行结果。

2）性能瓶颈

查询偏移量过大的分页会导致数据库获取数据性能低下，以MySQL为例：

select * from t_order order by id limit 100000,10;

SQL会使得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，其性能可想而知。

而在分库分表的情况下（假设分为2个库），为了保证数据的正确性，SQL会改写为：

select * from t_order order by id limit 0,100000;

即将偏移量前的记录全部取出，并仅获取排序后的最后10条记录。这会在数据库本身就执行很慢的情况下，进一步加剧性能瓶颈。

因为原SQL仅需要传输10条记录至客户端，而改写之后的SQL则会传输1,000,010 * 2的记录至客户端。

3）Sharding-Jdbc的优化

①采用流式处理 + 归并排序的方式来避免内存的过量占用

由于SQL改写不可避免的占用了额外的带宽，但并不会导致内存暴涨。

与直觉不同，大多数人认为Sharding-JDBC会将1,000,010 * 2记录全部加载至内存，进而占用大量内存而导致内存溢出。但由于每个结果集的记录是有序的，因此Sharding-JDBC每次仅获取各个分片的当前结果集记录，驻留在内存中的记录仅为当前路由到的分片的结果集的当前游标指向而已。对于本身即有序的待排序对象，归并排序的时间复杂度仅为O(n)，性能损耗很小。

② Sharding-JDBC对仅落至单分片的查询进行进一步优化

落至单分片查询的请求并不需要改写SQL也可以保证记录的正确性，因此在此种情况下，Sharding-JDBC并未进行SQL改写，从而达到节省带宽的目的。

4）分页优化方案

由于LIMIT并不能通过索引查询数据，因此如果可以保证ID的连续性，通过ID进行分页是比较好的解决方案：

select * from t_order where id > 10000 and id < 100010 order by id;

或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 > 10000 limit 10;
    @Autowired
    private OrderInfoRepository orderInfoRepository;
    @Test
    public void testPage() {
        Pageable pageable = PageRequest.of(1,2,Sort.by("oid"));
        Page<OrderInfo> page =  orderInfoRepository.findAll(pageable);
        List<OrderInfo> list = page.getContent();
        for(OrderInfo info:list) {
            System.out.println("id="+info.getOid()+",status="+info.getStatus());
        }
    }

数据量很大时，可以禁止跳页查询，只提供下一页的查询方法，比如APP或者小程序中的下拉翻页，这是一种业务折中的方案，但是却能极大的降低业务复杂度

比如第一页的排序数据如下：

那么查询第二页的时候可以将上一页的最大值1664088392作为查询条件，此时的两个表中的SQL改写如下：

select * from t_order_1 where time>1664088392 order by time asc limit 5;

select * from t_order_2 time>1664088392 order by time asc limit 5;

同样是需要在内存中再次进行重新排序，最后取出前5条数据。

但是好处就是不用返回前两页的全部数据了，只需要返回一页数据，在页数很大的情况下也是一样，在性能上的提升非常大。

此种方案的缺点也是非常明显：不能跳页查询，只能一页一页地查询，比如说从第一页直接跳到第五页，因为无法获取到第四页的最大值，所以这种跳页查询肯定是不行的。

以上两种方案或多或少的都有一些缺点，下面介绍一下二次查询法，这种方案既能满足性能要求，也能满足业务的要求，不过相对前面两种方案理解起来比较困难。

还是上面的SQL：

select * from t_order order by time asc limit 5,5;

1）SQL改写

第一步需要对上述的SQL进行改写：

select * from t_order order by time asc limit 2,5;

注意：原先的SQL的offset=5，称之为全局offset，这里由于是拆分成了两张表，因此改写后的offset=全局offset/2=5/2=2

最终落到每张表的SQL如下：

select * from t_order_1 order by time asc limit 2,5;

select * from t_order_2 order by time asc limit 2,5;

执行后的结果如下：

下图中红色部分则为最终结果：

2）返回数据的最小值

t_order_1：5条数据中最小值为：1664088479

t_order_2：5条数据中最小值为：1664088392

那么两张表中的最小值为1664088392，记为time_min，来自t_order_2这张表，这个过程只需要比较各个分库第一条数据，时间复杂度很低。

3）查询二次改写

第二次的SQL改写也是非常简单，使用between语句，起点就是第2步返回的最小值time_min，终点就是每个表中在第一次查询时的最大值。

t_order_1这张表，第一次查询时的最大值为1664088581，则SQL改写后：

select * from t_order_1 where time between $time_min and 1664088581 order by time asc;

t_order_2这张表，第一次查询时的最大值为1664088481，则SQL改写后：

select * from t_order_2 where time between $time_min and 1664088481 order by time asc;

此时查询的结果如下（红色部分）：

上述例子只是数据巧合导致第2步的结果和第3步的结果相同，实际情况下一般第3步的结果会比第2步的结果返回的数据会多。

4）在每个结果集中虚拟一个time_min记录，找到time_min在全局的offset

在每个结果集中虚拟一个time_min记录，找到time_min在全局的offset，下图蓝色部分为虚拟的time_min，红色部分为第2步的查询结果集。

因为第1步改后的SQL的offset为2，所以查询结果集中每个分表的第一条数据offset为3（2+1）；

t_order_1中的第一条数据为1664088479，这里的offset为3，则向上推移一个找到了虚拟的time_min，则offset=2。

t_order_2中的第一条数据就是time_min，则offset=3。

那么此时的time_min的全局offset=2+3=5。

5）查找最终数据

找到了time_min的最终全局offset=5之后，那么就可以知道排序的数据了。

将第2步获取的两个结果集在内存中重新排序后，结果如下：

现在time_min也就是1664088392的offset=5，那么原先的SQL：select * from t_order order by time asc limit 5,5;的结果显而易见了，向后推移一位，则结果为：

刚好符合之前的结果，说明二次查询的方案没问题。

这种方案的优点是，可以精确地返回业务所需数据，每次返回的数据量都非常小，不会随着翻页增加数据的返回量。

缺点也是很明显，需要进行两次查询。

本篇文章中介绍了分库分表后的分页查询的三种方案：