一张900w的数据表，17s执行的SQL优化到300ms？

先说一下背景

有一张9555695条数据量的财务流水表，未做分库分表，使用limit关键字来进行分页查询，未做优化前常规查询需要耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，下面我将一步一步讲解如何做优化，使得优化后的ＳＱＬ能在耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)内查询出数据。

那么该如何操作呢？

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

前言

首先说明一下MySQL的版本：

表结构：

id：自增主键

val：字段上建立非唯一索引

然后批量插入大量数据，共计500万条

由于分页采用limit关键字，当limit offset rows中的offset很大时，表扫描范围相应的增大，这时会出现效率问题：

这里我们可以改写一下这条ＳＱＬ脚本，改写如下：

通过查询结果可以看到：结果数据是一样的，耗时相差也是很明显。

上面的结果到底是怎么回事呢？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：

根据上图描述，执行完这条ＳＱＬ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 * from test where val=4 limit 300000,5　　　　　　

可以看出，目前buffer pool中没有关于test表的数据页。

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 ainner 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。

mysqladmin shutdown/usr/local/bin/mysqld_safe &

运行sql：

如此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。

然而这会造成一个问题：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。遇到的问题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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