前言
在实际业务中对于分页来说是一个比较常见的业务需求。那么就会使用到limit查询，当我们在使用Limit查询的时候，在数据比较小、或者只查询前面一部分数据的时候效率是很高的。但是当数据量大的时候，或者查询offset数量比较大的时候，如：limit 100000,20效率往往就不尽人意了。通常的一个办法就是Limit配合order by，如果order by有对用户的索引的话，效率通常是比较不错的。
对于这种情况，最简单的查询就是 使用覆盖索引，查询某些需要的列。这样的效果是很好的
如下面这个
mysql> SELECT * FROM student LIMIT 1000000,1;
+---------+------------+------------+------------+-------+---------------------+
| id | first_name | last_name | created_at | score | updated_at |
+---------+------------+------------+------------+-------+---------------------+
| 1000001 | kF9DxBgnUi | yLXnPSHJpH | 2019-07-11 | 97 | 2019-07-11 14:29:59 | |
+---------+------------+------------+------------+-------+---------------------+
1 rows in set (0.31 sec)
可以看到时间
mysql> EXPLAIN SELECT score,first_name FROM student ORDER BY created_at LIMIT 1000000,20 \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: student
partitions: NULL
type: index
possible_keys: NULL
key: time_sorce_name
key_len: 69
ref: NULL
rows: 1000001
filtered: 100.00
Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql>
这样的话查询的列使用到的了覆盖索引，扫描行数会减少很多，但是这样的效果也不是很尽人意，但是如果有其他的查询的话，这样的查询也会变的很慢。
比如我们加上last_name列。
如下
mysql> SELECT score,first_name,last_name FROM student ORDER BY created_at LIMIT 1000000,1;
+-------+------------+------------+
| score | first_name | last_name |
+-------+------------+------------+
| 86 | knKsV2g2fY | WB5qJeLZuk |
+-------+------------+------------+
1 row in set (4.81 sec)
mysql>
这个查询需要执行 4秒多的时间。通过分析可以看到这个查询是没有办法使用索引的
mysql> explain SELECT score,first_name,last_name FROM student ORDER BY created_at LIMIT 1000000,1\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: student
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 6489221
filtered: 100.00
Extra: Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql>
那么我们现在把查询修改如下
mysql> SELECT student.score,student.first_name FROM student INNER JOIN (SELECT id FROM student ORDER BY created_at LIMIT 1000000,1 ) AS temp USING(id);
+-------+------------+
| score | first_name |
+-------+------------+
| 15 | 2QWZ |
+-------+------------+
1 row in set (0.18 sec)
mysql> EXPLAIN SELECT student.score,student.first_name,last_name FROM student INNER JOIN (SELECT id FROM student ORDER BY created_at LIMIT 1000000,1 ) AS temp USING(id);
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+-----------------+---------+---------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+-----------------+---------+---------+---------+----------+-------------+
| 1 | PRIMARY | derived2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000001 | 100.00 | NULL |
| 1 | PRIMARY | student | NULL | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | temp.id | 1 | 100.00 | NULL |
| 2 | DERIVED | student | NULL | index | NULL | time_sorce_name | 69 | NULL | 1000001 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+-----------------+---------+---------+---------+----------+-------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
分析结果,可以看到这个时候只查询了1000001一条数据记录。为什么会有这样的变化呢。这种叫延时关联，先通过使用覆盖索引查询返回需要的主键,再根据主键关联原表获得需要的数据，尽可能的减少了需要扫描的行数。
在某些特定的场合，其实有另外一种优化方案的。比如要获取最新的几条插入记录。那么在上一次查询的时候我们可以记录下最后一条记录的主键ID(last_id)。
那么查询就可以改为
SELECT score,first_name,last_name,id FROM student WHERE id>=last_id ORDER BY id ASC LIMIT 1
比如last_id=1000000那么这个查询就会从1000000开始。这样的场景不管数据到多大的offset性能都会很好。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对脚本之家的支持。
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