如何实现MySQL百万级数据的查询?

简介: 本文探讨了在MySQL中对百万级数据进行排序分页查询的优化策略。面对五百万条数据,传统的浅分页和深分页查询效率较低,尤其深分页因偏移量大导致性能显著下降。通过为排序字段添加索引、使用联合索引、手动回表等方法,有效提升了查询速度。最终建议根据业务需求选择合适方案:浅分页可加单列索引,深分页推荐联合索引或子查询优化,同时结合前端传递最后一条数据ID的方式实现高效翻页。

MySQL百万级数据排序分页查询

1. 需求

按照成绩降序排序,查询字段学号(id),姓名(name),分数(score),带排序的分页查询

数据大小:五百万条

2. 初始状态

浅分页:

sql

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# 浅分页 EXPLAIN SELECT id, name, score from student order by score desc limit 5, 20; 

执行效率:执行的为一个全表扫描,并且会额外执行Using filesort

Using filesort表示在索引之外,需要额外进行外部的排序动作。导致该问题的原因一般和order by有者直接关系,一般可以通过合适的索引减少或者避免

执行时间:1.394s

深分页:

sql

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# 深分页 EXPLAIN SELECT id, name, score from student order by score desc limit 4500000, 20; 

执行效率:和浅分页一样

执行时间:6.071s

结论: 无论深分页还是浅分页,执行时间都是非常长的,并且深分页比浅分页的时间还要更长,因为浅分页的偏移量比较小,而深分页大,所以深分页的扫描行数要比浅分页多,所以时间更长

3. 优化查询1

order by的排序字段添加索引

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# 为order by的排序字段添加索引 ALTER TABLE student ADD INDEX idx_score (score); 

浅分页:

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# 浅分页 EXPLAIN SELECT id, name, score from student order by score desc limit 5, 20; 

执行效率:直接使用索引,额外执行Backward index scan

Backward index scan 是 MySQL8针对上面场景的一个专用优化项,它可以从索引的后面往前面读,性能上比加索引提示要好的多。在 MySQL 中我们创建的索引,默认索引的叶子节点是从小到大排序的,而此时我们查询排序时,是从大到小,所以,在扫描时,就是反向扫描,就会出现 Backward index scan 。

执行时间:0.032s,加快的查询时间

深分页:

  1. 执行默认方式
    执行效率:走的还是一个全表扫描

    执行时间:5.962s,和不使用索引差别不大

  2. 让深分页强制走索引:FORCE INDEX (idx_score)

sql

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EXPLAIN SELECT id, name, score from student FORCE INDEX (idx_score) order by score desc limit 4500000, 20; 

执行效率:和浅分页相同

执行时间:82.011s,查询时间大大增加

结论:

  1. 优点:浅分页查询速度得到很好的提升
  2. 缺点:深分页查询速度没有明显变化,如果走强制索引,查询时间还会大大增加

分析: 在使用索引后,索引需要做一个回表操作,这个需要时间,而排序也需要时间,在执行深分页的时候,偏移量大,造成回表成本增大,所以这时候mysql会帮我们做一个优化,两者之间选一个最优的

4. 优化查询2

order by和select字段添加联合索引

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# 创建联合索引 ALTER TABLE student ADD INDEX idx_score_name_id (score, name, id); 

深分页:

sql

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# 深分页 EXPLAIN SELECT id, name, score from student order by score desc limit 4500000, 20; 

执行效率:使用索引,并且使用了覆盖索引(Using index)

执行时间:1.117,这里查询时间也是加快的很多

优点:深分页查询速度得到明显提升

缺点:新增一个查询字段时,索引就会失效

5. 优化查询3

删除联合索引,防止干扰

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# 删除联合索引,防止干扰 drop index idx_score_name_id on student; 

深分页:

sql

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EXPLAIN SELECT t1.id, t1.name, t1.score from student t1 join (select id from student order by score desc limit 4500000, 20) t2 on t1.id = t2.id; 

执行效率:效执行里面的子查询,查询走的是索引,然后再从子查询中获取到的20条数据在进行查询,查询走的是PRIMARY

查询时间:1.054s

优点: 深查询得到明显提升

缺点: 当子查询结果集过多时不推荐使用

6. 优化查询4

先将所有数据排序好,先根据score进行降序排序,score相同的情况下再根据id进行降序排序,然后在取前20条数据,这里还得和前端配合,前端每次发送请求都携带最后一个的id值和score值

sql

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EXPLAIN SELECT id, name, score from student WHERE id < 10000000 AND score <= 100 ORDER BY score DESC LIMIT 20; 

执行效率:type类型为range

执行时间:0.034s

执行下一页:获取上一页最后一个id值和score值

sql

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SELECT id, name, score from student WHERE id < 4975166 AND score <= 99.9 ORDER BY score DESC LIMIT 20; 

7. 总结

  1. 浅分页可以给order by字段添加索引
  2. 深分页可以给order by和select字段添加联合索引
  3. 通过手动回表,走联合索引
  4. 从业务方面思考,获取对应数据


转载来源:https://juejin.cn/post/7214735181172572219

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