作者 | Muscleape
來源 | http://www.jianshu.com/p/0768ebc4e28d
有一張流水錶，未分庫分表，目前的數據量為950w，分頁查詢使用到了limit，優化之前的查詢耗時167s左右 (execution: 16s831ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式調整SQL後，耗時347ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；優化前的SQL類似這樣：
<code>SELECT 各種字段FROM `table_name`WHERE 各種條件LIMIT 0,10;/<code>
優化後SQL是這樣的（這種優化手段在高性能MySQL中有提及）:
<code>SELECT 各種字段FROM `table_name` main_taleRIGHT 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/<code>
一，前言
首先說明一下MySQL的版本：
<code>mysql> select version();+-----------+| version() |+-----------+| 5.7.17 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)/<code>
再看一下表結構：
<code>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)/<code>
id為自增主鍵，val為非唯一索引。
灌入大量數據，共500萬：
<code>mysql> select count(*) from test;+----------+| count(*) |+----------+| 5242882 |+----------+1 row in set (4.25 sec)/<code>
我們知道，當limit offset rows中的offset很大時，會出現效率問題：
<code>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)/<code>
為了達到相同的目的，我們一般會改寫成如下語句：
<code>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)/<code>
時間相差很明顯。
為什麼會出現上面的結果？我們看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查詢過程：
查詢到索引葉子節點數據。根據葉子節點上的主鍵值去聚簇索引上查詢需要的全部字段值。
類似於下面這張圖：
像上面這樣，需要查詢300005次索引節點，查詢300005次聚簇索引的數據，最後再將結果過濾掉前300000條，取出最後5條。MySQL耗費了大量隨機I/O在查詢聚簇索引的數據上，而有300000次隨機I/O查詢到的數據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，為什麼不先沿著索引葉子節點查詢到最後需要的5個節點，然後再去聚簇索引中查詢實際數據。這樣只需要5次隨機I/O，類似於下面圖片的過程：
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*fromtestwhereval=4limit300000,5是掃描300005個索引節點和300005個聚簇索引上的數據節點，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數據節點的次數。我先試了Handlerread*系列，很遺憾沒有一個變量能滿足條件。
我只能通過間接的方式來證實：
InnoDB中有buffer pool。裡面存有最近訪問過的數據頁，包括數據頁和索引頁。所以我們需要運行兩個sql，來比較buffer pool中的數據頁的數量。預測結果是運行 select*fromtest a inner join(selectidfromtestwhereval=4limit300000,5); 之後，buffer pool中的數據頁的數量遠遠少於 select*fromtestwhereval=4limit300000,5;對應的數量，因為前一個sql只訪問5次數據頁，而後一個sql訪問300005次數據頁。
select*fromtestwhereval=4limit300000,5
<code>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)/<code>可以看出，目前buffer pool中沒有關於test表的數據頁。
<code>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)/<code>可以看出，此時buffer pool中關於test表有4098個數據頁，208個索引頁。
select*fromtest a inner join(selectidfromtestwhereval=4limit300000,5);為了防止上次試驗的影響，我們需要清空buffer pool，可以通過重啟mysql來實現。然後再次運行優化後的SQL：
<code>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)/<code>運行sql：
<code>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)/<code>我們可以看明顯的看出兩者的差別：第一個sql加載了4098個數據頁到buffer pool，而第二個sql只加載了5個數據頁到buffer pool。符合我們的預測。也證實了為什麼第一個sql會慢：讀取大量的無用數據行（300000），最後卻拋棄掉。而且這會造成一個問題：加載了很多熱點不是很高的數據頁到buffer pool，會造成buffer pool的汙染，佔用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innodbbufferpooldumpatshutdown和innodbbufferpoolloadatstartup，這兩個選項能夠控制數據庫關閉時dump出buffer pool中的數據和在數據庫開啟時載入在磁盤上備份buffer pool的數據。
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