数据量很大，分页查询很慢，有什么优化方案？

向右看齐 2022-11-30 12:27 217阅读 0赞

> 当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。

## 准备工作 ##

为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。

*  表名：order\_history
 *  描述：某个业务的订单历史表
 *  主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type
 *  字段情况：该表一共37个字段，不包含text等大型数据，最大为varchar(500)，id字段为索引，且为递增。
 *  数据量：5709294
 *  MySQL版本：5.7.16线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。以下的 sql 所有语句执行的环境没有发生改变，下面是基本测试结果：

select count(*) from orders_history;

返回结果：5709294

三次查询时间分别为：

*  8903 ms
 *  8323 ms
 *  8401 ms

## 一般分页查询 ##

一般的分页查询使用简单的 limit 子句就可以实现。limit 子句声明如下：

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset

LIMIT 子句可以被用于指定 SELECT 语句返回的记录数。需注意以下几点：

*  第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，注意从0开始
 *  第二个参数指定返回记录行的最大数目
 *  如果只给定一个参数：它表示返回最大的记录行数目
 *  第二个参数为 -1 表示检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行
 *  初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)

下面是一个应用实例：

select * from orders_history where type=8 limit 1000,10;

该条语句将会从表 orders\_history 中查询offset: 1000开始之后的10条数据，也就是第1001条到第1010条数据（1001 <= id <= 1010）。

数据表中的记录默认使用主键（一般为id）排序，上面的结果相当于：

select * from orders_history where type=8 order by id limit 10000,10;

三次查询时间分别为：

*  3040 ms
 *  3063 ms
 *  3018 ms

针对这种查询方式，下面测试查询记录量对时间的影响：

select * from orders_history where type=8 limit 10000,1;
    select * from orders_history where type=8 limit 10000,10;
    select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 10000,1000;
    select * from orders_history where type=8 limit 10000,10000;

三次查询时间如下：

*  查询1条记录：3072ms 3092ms 3002ms
 *  查询10条记录：3081ms 3077ms 3032ms
 *  查询100条记录：3118ms 3200ms 3128ms
 *  查询1000条记录：3412ms 3468ms 3394ms
 *  查询10000条记录：3749ms 3802ms 3696ms

另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。

针对查询偏移量的测试：

select * from orders_history where type=8 limit 100,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 1000,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 1000000,100;

三次查询时间如下：

*  查询100偏移：25ms 24ms 24ms
 *  查询1000偏移：78ms 76ms 77ms
 *  查询10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms
 *  查询100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms
 *  查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms

随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。

这种分页查询方式会从数据库第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度。

## 使用子查询优化 ##

这种方式先定位偏移位置的 id，然后往后查询，这种方式适用于 id 递增的情况。

select * from orders_history where type=8 limit 100000,1;
    
    select id from orders_history where type=8 limit 100000,1;
    
    select * from orders_history where type=8 and
    id>=(select id from orders_history where type=8 limit 100000,1)
    limit 100;
    
    select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;

4条语句的查询时间如下：

*  第1条语句：3674ms
 *  第2条语句：1315ms
 *  第3条语句：1327ms
 *  第4条语句：3710ms

针对上面的查询需要注意：

*  比较第1条语句和第2条语句：使用 select id 代替 select \* 速度增加了3倍
 *  比较第2条语句和第3条语句：速度相差几十毫秒
 *  比较第3条语句和第4条语句：得益于 select id 速度增加，第3条语句查询速度增加了3倍

这种方式相较于原始一般的查询方法，将会增快数倍。

## 使用 id 限定优化 ##

这种方式假设数据表的id是连续递增的，则我们根据查询的页数和查询的记录数可以算出查询的id的范围，可以使用 id between and 来查询：

select * from orders_history where type=2
    and id between 1000000 and 1000100 limit 100;

查询时间：15ms 12ms 9ms

这种查询方式能够极大地优化查询速度，基本能够在几十毫秒之内完成。限制是只能使用于明确知道id的情况，不过一般建立表的时候，都会添加基本的id字段，这为分页查询带来很多便利。

还可以有另外一种写法：

select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;