SQL查询优化实战：900W+数据，从17s到300ms

有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)。

操作

查询条件放到子查询中，子查询只查主键ID，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段。

原理

减少回表操作，利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。

--优化前SQL
SELECT各种字段
FROM`table_name`
WHERE各种条件
LIMIT0,10;

--优化后SQL
SELECT各种字段
FROM`table_name`main_tale
RIGHTJOIN
(
SELECT子查询只查主键
FROM`table_name`
WHERE各种条件
LIMIT0,10;
) temp_tableONtemp_table.主键=main_table.主键

找到的原理分析：MySQL 用 limit 为什么会影响性能？

前言

首先说明一下MySQL的版本：

mysql>selectversion();
+-----------+
|version() |
+-----------+
|5.7.17|
+-----------+
1rowinset (0.00sec)

表结构：

mysql>desctest;
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
|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||
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
3rowsinset (0.00sec)

id为自增主键，val为非唯一索引。

灌入大量数据，共500万：

mysql>selectcount(*) fromtest;
+----------+
|count(*) |
+----------+
|5242882|
+----------+
1rowinset (4.25sec)

我们知道，当limit offset rows中的offset很大时，会出现效率问题：

mysql>select*fromtestwhereval=4limit300000,5;
+---------+-----+--------+
|id|val|source|
+---------+-----+--------+
|3327622|4|4|
|3327632|4|4|
|3327642|4|4|
|3327652|4|4|
|3327662|4|4|
+---------+-----+--------+
5rowsinset (15.98sec)

为了达到相同的目的，我们一般会改写成如下语句：

mysql>select*fromtestainnerjoin (selectidfromtestwhereval=4limit300000,5) bona.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|
+---------+-----+--------+---------+
5rowsinset (0.38sec)

时间相差很明显。

为什么会出现上面的结果？我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程：

查询到索引叶子节点数据。根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。

类似于下面这张图：

像上面这样，需要查询300005次索引节点，查询300005次聚簇索引的数据，最后再将结果过滤掉前300000条，取出最后5条。MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。

肯定会有人问：既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O，类似于下面图片的过程：

其实我也想问这个问题。

证实

下面我们实际操作一下来证实上述的推论：

为了证实select * from test where val=4 limit 300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点，我们需要知道MySQL有没有办法统计在一个sql中通过索引节点查询数据节点的次数。我先试了Handler_read_*系列，很遗憾没有一个变量能满足条件。

我只能通过间接的方式来证实：

InnoDB中有buffer pool。里面存有最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql，来比较buffer pool中的数据页的数量。预测结果是运行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之后，buffer pool中的数据页的数量远远少于select * from test where val=4 limit 300000,5;对应的数量，因为前一个sql只访问5次数据页，而后一个sql访问300005次数据页。

select*fromtestwhereval=4limit300000,5

mysql>selectindex_name,count(*) frominformation_schema.INNODB_BUFFER_PAGEwhereINDEX_NAMEin('val','primary') andTABLE_NAMElike'%test%'groupbyindex_name;Emptyset (0.04sec)

可以看出，目前buffer pool中没有关于test表的数据页。

mysql>select*fromtestwhereval=4limit300000,5;
+---------+-----+--------+
|id|val|source|
+---------+-----+--------+|
3327622|4|4|
|3327632|4|4|
|3327642|4|4|
|3327652|4|4|
|3327662|4|4|
+---------+-----+--------+
5rowsinset (26.19sec)

mysql>selectindex_name,count(*) frominformation_schema.INNODB_BUFFER_PAGEwhereINDEX_NAMEin('val','primary') andTABLE_NAMElike'%test%'groupbyindex_name;
+------------+----------+
|index_name|count(*) |
+------------+----------+
|PRIMARY|4098|
|val|208|
+------------+----------+2rowsinset (0.04sec)

可以看出，此时buffer pool中关于test表有4098个数据页，208个索引页。

select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;为了防止上次试验的影响，我们需要清空buffer pool，重启mysql。

mysqladminshutdown
/usr/local/bin/mysqld_safe&

mysql>selectindex_name,count(*) frominformation_schema.INNODB_BUFFER_PAGEwhereINDEX_NAMEin('val','primary') andTABLE_NAMElike'%test%'groupbyindex_name;

Emptyset (0.03sec)

运行sql：

mysql>select*fromtestainnerjoin (selectidfromtestwhereval=4limit300000,5) bona.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|
+---------+-----+--------+---------+
5rowsinset (0.09sec)

mysql>selectindex_name,count(*) frominformation_schema.INNODB_BUFFER_PAGEwhereINDEX_NAMEin('val','primary') andTABLE_NAMElike'%test%'groupbyindex_name;
+------------+----------+
|index_name|count(*) |
+------------+----------+
|PRIMARY|5|
|val|390|
+------------+----------+
2rowsinset (0.03sec)

我们可以看明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个sql只加载了5个数据页到buffer pool。符合我们的预测。也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空间。

为了在每次重启时确保清空buffer pool，我们需要关闭innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，这两个选项能够控制数据库关闭时dump出buffer pool中的数据和在数据库开启时载入在磁盘上备份buffer pool的数据。

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