MySQL用limit语句性能暴跌,怎么救?

dbaplus社群 2024-07-10 11:15:32
Limit 是一种常用的分页查询语句,它可以指定返回记录行的偏移量和最大数目。例如,下面的语句表示从 test 表中查询 val 等于4的记录,并返回第300001到第300005条记录:

 

  •  
select * from test where val=4 limit 300000,5;

 

这样的语句看起来很简单,但是在实际使用中,可能会出现性能问题。为什么呢?我们需要从 MySQL的索引结构和查询过程来分析。

 

一、MySQL的索引结构

 

MySQL支持多种类型的索引,其中最常用的是 B+ 树索引。B+ 树索引是一种平衡多路查找树,它有以下特点:

 

  • 树中的每个节点最多包含 m 个子节点,m 被称为 B+ 树的阶。

  • 树中的每个节点最少包含 m/2(向上取整)个子节点,除了根节点和叶子节点。

  • 树中的所有叶子节点都位于同一层,并且通过指针相连。

  • 树中的所有非叶子节点只存储键值(索引列)和指向子节点的指针。

  • 树中的所有叶子节点存储键值(索引列)和指向数据记录(聚簇索引)或者数据记录地址(非聚簇索引)的指针。

 

下图是一个 B+ 树索引的示例:

 

图片


在 MySQL中,有两种常见的 B+ 树索引:聚簇索引和非聚簇索引。

 

聚簇索引是一种特殊的 B+ 树索引,它将数据记录和索引放在一起存储,也就是说,叶子节点就是数据记录。在 MySQL中,每张表只能有一个聚簇索引,通常是主键或者唯一非空键。如果没有定义这样的键,MySQL会自动生成一个隐藏的聚簇索引。

 

非聚簇索引是一种普通的 B+ 树索引,它将数据记录和索引分开存储,也就是说,叶子节点只存储键值和指向数据记录地址的指针。在 MySQL中,每张表可以有多个非聚簇索引,通常是普通键或者唯一键。

 

下图是一个聚簇索引和非聚簇索引的对比:

 

图片

聚簇索引

 

图片

非聚簇索引

 

二、MySQL的查询过程

 

当我们执行一个 SQL 查询语句时,MySQL会根据优化器的选择,使用不同的执行计划来执行。其中,最常见的执行计划有以下几种:

 

  • 全表扫描:顾名思义,就是扫描整张表的所有数据记录,逐条检查是否满足条件。这种执行计划通常在没有合适的索引或者条件过于复杂时使用。

  • 索引扫描:也称为范围扫描,就是根据条件在索引上进行查找,并返回满足条件的记录。这种执行计划通常在有合适的索引且条件较为简单时使用。

  • 索引覆盖扫描:也称为索引只扫描,就是根据条件在索引上进行查找,并返回满足条件的记录,但是不需要再访问数据记录,因为查询所需的所有字段都在索引中。这种执行计划通常在有合适的索引且查询字段较少时使用。

  • 回表查询:也称为索引查找,就是根据条件在索引上进行查找,并返回满足条件的记录,然后再根据索引指针去访问数据记录,获取查询所需的其他字段。这种执行计划通常在有合适的索引但查询字段较多时使用。

 

下图是一个回表查询的示例:

 

图片


三、MySQL的 Limit 性能问题

 

回到我们最开始的问题,MySQL的 Limit 会影响性能吗?为什么?

 

答案是:会影响性能,因为 Limit 会导致 MySQL扫描过多的数据记录或者索引记录,而且大部分扫描到的记录都是无用的。

 

我们以一个非聚簇索引为例,来分析一下 Limit 的影响。假设我们有一张表 test ,它有两个字段 id 和 val ,其中 id 是主键,val 是非唯一非聚簇索引。表中有 500 万条数据,val 的值从 1 到 10 随机分布。我们执行以下语句:

 

  •  
select * from test where val=4 limit 300000,5;

 

这条语句的意思是查询 val 等于 4 的记录,并返回第 300001 到第 300005 条记录。MySQL会怎么执行呢?

 

首先,MySQL会选择 val 索引作为执行计划,因为它可以缩小查询范围。然后,MySQL会从 val 索引的根节点开始查找,沿着 B+ 树向下搜索,直到找到第一个 val 等于 4 的叶子节点。接着,MySQL会沿着叶子节点的指针向右移动,扫描所有 val 等于 4 的叶子节点,并记录它们对应的 id 值和数据记录地址。

 

由于我们要返回第 300001 到第 300005 条记录,所以 MySQL必须扫描至少 300005 个叶子节点,才能确定哪些是我们需要的。这就导致了大量的随机 I/O 操作,在磁盘上读取索引页。

 

接下来,MySQL还要根据叶子节点指向的数据记录地址,去访问数据页,获取查询所需的所有字段。由于我们要返回所有字段(select *),所以 MySQL必须访问至少 300005 次数据页,才能获取到完整的数据记录。这又导致了大量的随机 I/O 操作,在磁盘上读取数据页。

 

最后,MySQL还要对扫描到的数据记录进行排序和过滤,抛弃前面 300000 条无用的记录,只保留后面 5 条有用的记录。这就导致了大量的 CPU 和内存消耗,在内存中进行排序和过滤。

 

综上所述,MySQL在执行这条语句时,需要做以下操作:

 

  • 扫描至少 300005 个索引页

  • 访问至少 300005 次数据页

  • 排序和过滤至少 300005 条数据记录

 

这些操作都是非常耗时和耗资源的。为了返回 5 条有用的记录,MySQL不得不扫描和访问大量的无用的记录。这就是 Limit 会影响性能的原因。

 

四、那么,有没有办法优化这个问题呢?

 

答案是:有,但是需要根据具体的情况来选择合适的方法。下面,我们介绍几种常见的优化方法:

 

  • 使用索引覆盖扫描。如果我们只需要查询部分字段,而不是所有字段,我们可以尝试使用索引覆盖扫描,也就是让查询所需的所有字段都在索引中,这样就不需要再访问数据页,减少了随机 I/O 操作。例如,如果我们只需要查询 id 和 val 字段,我们可以执行以下语句:

 

  •  
select id,val from test where val=4 limit 300000,5;

 

这样,MySQL只需要扫描索引页,而不需要访问数据页,提高了查询效率。

 

  • 使用子查询。如果我们不能使用索引覆盖扫描,或者查询字段较多,我们可以尝试使用子查询,也就是先用一个子查询找出我们需要的记录的 id 值,然后再用一个主查询根据 id 值获取其他字段。例如,我们可以执行以下语句:

 

  •  
select * from test where id in (select id from test where val=4 limit 300000,5);

 

这样,MySQL先执行子查询,在 val 索引上进行范围扫描,并返回 5 个 id 值。然后,MySQL再执行主查询,在 id 索引上进行点查找,并返回所有字段。这样,MySQL只需要扫描 5 个数据页,而不是 300005 个数据页,提高了查询效率。

 

  • 使用分区表。如果我们的表非常大,或者数据分布不均匀,我们可以尝试使用分区表,也就是将一张大表分成多个小表,并按照某个字段或者范围进行划分。这样,MySQL可以根据条件只访问部分分区表,而不是整张表,减少了扫描和访问的数据量。例如,如果我们按照 val 字段将 test 表分成 10 个分区表(test_1 到 test_10),每个分区表只存储 val 等于某个值的记录,我们可以执行以下语句:

 

  •  
select * from test_4 limit 300000,5;

 

这样,MySQL只需要访问 test_4 这个分区表,而不需要访问其他分区表,提高了查询效率。

 

作者丨Java小陈
来源丨toutiao.com/article/7279396210157371904
dbaplus社群欢迎广大技术人员投稿,投稿邮箱:editor@dbaplus.cn

 

最新评论
访客 2023年08月20日

230721

访客 2023年08月16日

1、导入Mongo Monitor监控工具表结构(mongo_monitor…

访客 2023年08月04日

上面提到: 在问题描述的架构图中我们可以看到,Click…

访客 2023年07月19日

PMM不香吗?

访客 2023年06月20日

如今看都很棒

活动预告