mysql查詢使用select命令，配合limit，offset參數可以讀取指定範圍的記錄。本文將介紹mysql查詢時，offset過大影響性能的原因及優化方法。
準備測試數據表及數據
1.創建表
CREATE TABLE `member` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) NOT NULL COMMENT '姓名', `gender` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '性別', PRIMARY KEY (`id`), KEY `gender` (`gender`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
2.插入1000000條記錄
$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=user","root",'');for($i=0; $i<1000000; $i++){ $name = substr(md5(time().mt_rand(000,999)),0,10); $gender = mt_rand(1,2); $sqlstr = "insert into member(name,gender) values('".$name."','".$gender."')"; $stmt = $pdo->prepare($sqlstr); $stmt->execute();}
?>mysql> select count(*) from member;
+----------+| count(*) |
+----------+| 1000000 |
+----------+1 row in set (0.23 sec)
3.當前數據庫版本
mysql> select version();
+-----------+| version() |
+-----------+| 5.6.24 |
+-----------+1 row in set (0.01 sec)
分析offset過大影響性能的原因
1.offset較小的情況
mysql> select * from member where gender=1 limit 10,1;
+----+------------+--------+| id | name | gender |
+----+------------+--------+| 26 | 509e279687 | 1 |
+----+------------+--------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from member where gender=1 limit 100,1;
+-----+------------+--------+| id | name | gender |
+-----+------------+--------+| 211 | 07c4cbca3a | 1 |
+-----+------------+--------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from member where gender=1 limit 1000,1;
+------+------------+--------+| id | name | gender |
+------+------------+--------+| 1975 | e95b8b6ca1 | 1 |
+------+------------+--------+1 row in set (0.00 sec)
當offset較小時，查詢速度很快，效率較高。
2.offset較大的情況
mysql> select * from member where gender=1 limit 100000,1;
+--------+------------+--------+| id | name | gender |
+--------+------------+--------+| 199798 | 540db8c5bc | 1 |
+--------+------------+--------+1 row in set (0.12 sec)mysql> select * from member where gender=1 limit 200000,1;
+--------+------------+--------+| id | name | gender |
+--------+------------+--------+| 399649 | 0b21fec4c6 | 1 |
+--------+------------+--------+1 row in set (0.23 sec)mysql> select * from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+------------+--------+| id | name | gender |
+--------+------------+--------+| 599465 | f48375bdb8 | 1 |
+--------+------------+--------+1 row in set (0.31 sec)
當offset很大時，會出現效率問題，隨著offset的增大，執行效率下降。
分析影響性能原因
select * from member where gender=1 limit 300000,1;
因為數據表是InnoDB，根據InnoDB索引的結構，查詢過程為：
通過二級索引查到主鍵值（找出所有gender=1的id)。
再根據查到的主鍵值通過主鍵索引找到相應的數據塊（根據id找出對應的數據塊內容）。
根據offset的值，查詢300001次主鍵索引的數據，最後將之前的300000條丟棄，取出最後1條。
不過既然二級索引已經找到主鍵值，為什麼還需要先用主鍵索引找到數據塊，再根據offset的值做偏移處理呢？
如果在找到主鍵索引後，先執行offset偏移處理，跳過300000條，再通過第300001條記錄的主鍵索引去讀取數據塊，這樣就能提高效率了。
如果我們只查詢出主鍵，看看有什麼不同
mysql> select id from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+| id |
+--------+| 599465 |
+--------+1 row in set (0.09 sec)
很明顯，如果只查詢主鍵，執行效率對比查詢全部字段，有很大的提升。
推測
只查詢主鍵的情況
因為二級索引已經找到主鍵值，而查詢只需要讀取主鍵，因此mysql會先執行offset偏移操作，再根據後面的主鍵索引讀取數據塊。
需要查詢所有字段的情況
因為二級索引只找到主鍵值，但其他字段的值需要讀取數據塊才能獲取。因此mysql會先讀出數據塊內容，再執行offset偏移操作，最後丟棄前面需要跳過的數據，返回後面的數據。
證實
InnoDB中有buffer pool，存放最近訪問過的數據頁，包括數據頁和索引頁。
為了測試，先把mysql重啟，重啟後查看buffer pool的內容。
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name;
Empty set (0.04 sec)
可以看到，重啟後，沒有訪問過任何的數據頁。
查詢所有字段，再查看buffer pool的內容
mysql> select * from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+------------+--------+| id | name | gender |
+--------+------------+--------+| 599465 | f48375bdb8 | 1 |
+--------+------------+--------+1 row in set (0.38 sec)mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name;
+------------+----------+| index_name | count(*) |
+------------+----------+| gender | 261 || PRIMARY | 1385 |
+------------+----------+2 rows in set (0.06 sec)
可以看出，此時buffer pool中關於member表有1385個數據頁，261個索引頁。
重啟mysql清空buffer pool，繼續測試只查詢主鍵
mysql> select id from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+| id |
+--------+| 599465 |
+--------+1 row in set (0.08 sec)mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name;
+------------+----------+| index_name | count(*) |
+------------+----------+| gender | 263 || PRIMARY | 13 |
+------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)
可以看出，此時buffer pool中關於member表只有13個數據頁，263個索引頁。因此減少了多次通過主鍵索引訪問數據塊的I/O操作，提高執行效率。
因此可以證實，mysql查詢時，offset過大影響性能的原因是多次通過主鍵索引訪問數據塊的I/O操作。（注意，只有InnoDB有這個問題，而MYISAM索引結構與InnoDB不同，二級索引都是直接指向數據塊的，因此沒有此問題 ）。
InnoDB與MyISAM引擎索引結構對比圖
優化方法
根據上面的分析，我們知道查詢所有字段會導致主鍵索引多次訪問數據塊造成的I/O操作。
因此我們先查出偏移後的主鍵，再根據主鍵索引查詢數據塊的所有內容即可優化。
mysql> select a.* from member as a inner join (select id from member where gender=1 limit 300000,1) as b on a.id=b.id;
+--------+------------+--------+| id | name | gender |
+--------+------------+--------+| 599465 | f48375bdb8 | 1 |
+--------+------------+--------+1 row in set (0.08 sec)
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