背景

日常需求开发过程中，相信大家对于limit一定不会陌生，但是使用limit时，当偏移量（offset）非常大时，会发现查询效率越来越慢。一开始limit 2000时，可能200ms,就能查询出需要的到数据，但是当limit 4000 offset 100000时，会发现它的查询效率已经需要1S左右，那要是更大的时候呢，只会越来越慢。

概括

本文将会讨论当mysql表大数据量的情况，如何优化深分页问题，并附上最近的优化慢sql问题的案例伪代码。

1、limit深分页问题描述

先看看表结构（随便举了个例子，表结构不全，无用字段就不进行展示了）

CREATE TABLE `p2p_detail_record` (
  `id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主键',
  `batch_num` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上报数量',
  `uptime` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上报时间',
  `uuid` varchar(64) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '会议id',
  `start_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '开始时间',
  `answer_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '应答时间',
  `end_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '结束时间',
  `duration` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '持续时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_uuid` (`uuid`),
  KEY `idx_start_time_stamp` (`start_time_stamp`) //索引,
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='p2p通话记录详情表';

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假设我们要查询的深分页SQL长这样

select * 
from p2p_detail_record ppdr 
where ppdr .start_time_stamp >1656666798000 
limit 0,2000
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查询效率是94ms，是不是很快？那如果我们limit 100000，2000呢，查询效率是1.5S，已经非常慢，那如果更多呢？

2、sql慢原因分析

让我们来看看这条sql的执行计划

也走到了索引，那为什么还是慢呢？我们先来回顾一下mysql 的相关知识点。

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引：叶子节点储存的是整行的数据。

非聚簇索引：叶子节点储存的是整行的数据对应的主键值。

使用非聚簇索引查询的流程

1. 通过非聚簇索引树，找到对应的叶子节点，获取到主键的值。
2. 再通过取到主键的值，回到 聚簇索引树 ，找到对应的整行数据。（ 整个过程称为回表 ）

回到这条sql为什么慢的问题上，原因如下

1、limit语句会先扫描offset+n行，然后再丢弃掉前offset行，返回后n行数据。也就是说 limit 100000,10 ，就会扫描100010行，而 limit 0,10 ，只扫描10行。这里需要回表100010次，大量的时间都在回表这个上面。

方案核心思路：能不能事先知道要从哪个主键ID开始，减少回表的次数

常见解决方案

通过子查询优化

select * 
from p2p_detail_record ppdr 
where id >= (select id from p2p_detail_record ppdr2 where ppdr2 .start_time_stamp >1656666798000 limit 100000,1) 
limit 2000
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相同的查询结果，也是10W条开始的第2000条，查询效率为200ms，是不是快了不少。

标签记录法

标签记录法：其实标记一下上次查询到哪一条了，下次再来查的时候，从该条开始往下扫描。 类似书签的作用

select * from p2p_detail_record ppdr
where ppdr.id > 'bb9d67ee6eac4cab9909bad7c98f54d4'
order by id 
limit 2000

备注：bb9d67ee6eac4cab9909bad7c98f54d4是上次查询结果的最后一条ID
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使用标签记录法，性能都会不错的，因为命中了 id 索引。但是这种方式有几个 缺点 。

• 1、只能连续页查询，不能跨页查询。
• 2、需要一种类似 连续自增 的字段（可以使用orber by id的方式）。

方案对比

• 使用 通过子查询优化 的方式

优点：可跨页查询，想查哪一页的数据就查哪一页的数据。

缺点：效率不如 标签记录法 。 原因： 比如需要查10W条数据后，第1000条，也需要先查询出非聚簇索引对应的10W1000条数据，在取第10W开始的ID，进行查询。

• 使用 标签记录法 的方式

优点：查询效率很稳定，非常快。

缺点：

1. 不跨页查询，
2. 需要一种类似 连续自增 的字段

关于第二点的说明：该点一般都好解决，可使用任意不重复的字段进行排序即可。若使用 可能重复 的字段进行排序的字段，由于mysql对于相同值的字段排序是无序，导致如果正好在分页时，上下页中可能存在相同的数据。

实战案例

需求：需要查询查询某一时间段的数据量，假设有几十万的数据量需要查询出来，进行某些操作。

需求分析1、分批查询（分页查询），设计深分页问题，导致效率较慢。

CREATE TABLE `p2p_detail_record` (
  `id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主键',
  `batch_num` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上报数量',
  `uptime` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上报时间',
  `uuid` varchar(64) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '会议id',
  `start_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '开始时间',
  `answer_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '应答时间',
  `end_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '结束时间',
  `duration` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '持续时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_uuid` (`uuid`),
  KEY `idx_start_time_stamp` (`start_time_stamp`) //索引,
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='p2p通话记录详情表';

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伪代码实现：

//最小ID 
String  lastId = null; 

//一页的条数 
Integer pageSize = 2000; 

List<P2pRecordVo> list ;

do{   
   list = listP2pRecordByPage(lastId,pageSize);    //标签记录法，记录上次查询过的Id 
   lastId = list.get(list.size()-1).getId();       //获取上一次查询数据最后的ID，用于记录
   //对数据的操作逻辑
   XXXXX();
 }while(isNotEmpty(list));
   
<select id ="listP2pRecordByPage">  
   select * 
   from p2p_detail_record ppdr where 1=1
   <if test = "lastId != null">
   and ppdr.id > #{lastId}
   </if>
   order by id asc
   limit #{pageSize}
</select>
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这里有个小优化点:可能有的人会先对所有数据排序一遍，拿到最小ID，但是这样对所有数据排序，然后去min（id),耗时也蛮长的，其实第一次查询，可不带lastId进行查询，查询结果也是一样。速度更快。

总结

1、当业务需要从表中查出大数据量时，而又项目架构没上ES时，可考虑使用标签记录法的方式，对查询效率进行优化。

2、从需求上也应该尽可能避免，在大数据量的情况下，分页查询最后一页的功能。或者限制成只能一页一页往后划的场景。

原文链接：juejin.cn/post/7119034041843580965?utm_source=tuicool&utm_medium=referral