• 一，前言
• 證實

有一張財務流水表，未分庫分表，目前的資料量為9555695，分頁查詢使用到了limit，優化之前的查詢耗時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聯查詢其他的屬性欄位；

原理： 減少回表操作；

-- 優化前SQL
SELECT  各種欄位
FROM `table_name`
WHERE 各種條件
LIMIT 0,10;

-- 優化后SQL
SELECT  各種欄位
FROM `table_name` main_tale
RIGHT JOIN
(
SELECT  子查詢只查主鍵
FROM `table_name`
WHERE 各種條件
LIMIT 0,10;
) temp_table ON temp_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？

一，前言

首先說明一下MySQL的版本：

mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.7.17    |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

表結構：

mysql> desc test;
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
| 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       |                |
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

id為自增主鍵，val為非唯一索引，

灌入大量資料，共500萬：

mysql> select count(*) from test;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  5242882 |
+----------+
1 row in set (4.25 sec)

我們知道，當limit offset rows中的offset很大時，會出現效率問題：

mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5;
+---------+-----+--------+
| id      | val | source |
+---------+-----+--------+
| 3327622 |   4 |      4 |
| 3327632 |   4 |      4 |
| 3327642 |   4 |      4 |
| 3327652 |   4 |      4 |
| 3327662 |   4 |      4 |
+---------+-----+--------+
5 rows in set (15.98 sec)

為了達到相同的目的，我們一般會改寫成如下陳述句：

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.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 |
+---------+-----+--------+---------+
5 rows in set (0.38 sec)

時間相差很明顯，

為什么會出現上面的結果？我們看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查詢程序：

查詢到索引葉子節點資料，根據葉子節點上的主鍵值去聚簇索引上查詢需要的全部欄位值，

類似于下面這張圖：

像上面這樣，需要查詢300005次索引節點，查詢300005次聚簇索引的資料，最后再將結果過濾掉前300000條，取出最后5條，MySQL耗費了大量隨機I/O在查詢聚簇索引的資料上，而有300000次隨機I/O查詢到的資料是不會出現在結果集當中的，

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點查詢到最后需要的5個節點，然后再去聚簇索引中查詢實際資料，這樣只需要5次隨機I/O，類似于下面圖片的程序：

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個索引節點和300005個聚簇索引上的資料節點，我們需要知道MySQL有沒有辦法統計在一個sql中通過索引節點查詢資料節點的次數，我先試了Handler_read_*系列，很遺憾沒有一個變數能滿足條件，

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資料頁，包括資料頁和索引頁，所以我們需要運行兩個sql，來比較buffer pool中的資料頁的數量，預測結果是運行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之后，buffer pool中的資料頁的數量遠遠少于select * from test where val=4 limit 300000,5;對應的數量，因為前一個sql只訪問5次資料頁，而后一個sql訪問300005次資料頁，

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

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;Empty set (0.04 sec)

可以看出，目前buffer pool中沒有關于test表的資料頁，

mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5;
+---------+-----+--------+
| id      | val | source |
+---------+-----+--------+|
3327622 |   4 |      4 |
| 3327632 |   4 |      4 |
| 3327642 |   4 |      4 |
| 3327652 |   4 |      4 |
| 3327662 |   4 |      4 |
+---------+-----+--------+
5 rows in set (26.19 sec)

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY    |     4098 |
| val        |      208 |
+------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)

可以看出，此時buffer pool中關于test表有4098個資料頁，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，

mysqladmin shutdown
/usr/local/bin/mysqld_safe &
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;

Empty set (0.03 sec)

運行sql：

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.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 |
+---------+-----+--------+---------+
5 rows in set (0.09 sec)

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY    |        5 |
| val        |      390 |
+------------+----------+
2 rows in set (0.03 sec)

我們可以看明顯的看出兩者的差別：第一個sql加載了4098個資料頁到buffer pool，而第二個sql只加載了5個資料頁到buffer pool，符合我們的預測，也證實了為什么第一個sql會慢：讀取大量的無用資料行（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資料頁到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，我們需要關閉innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，這兩個選項能夠控制資料庫關閉時dump出buffer pool中的資料和在資料庫開啟時載入在磁盤上備份buffer pool的資料，

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資料獲取方式：關注公眾號：“程式員白楠楠”獲取上述資料

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