数据量很大，分页查询很慢，怎么破？

- 日理万妓 2021-11-29 05:14 443阅读 0赞

在公众号（架构师社区）上，看到一个SQL调优的测试，分享一下：

https://www.cnblogs.com/youyoui/p/7851007.html

1，准备工作

2，一般分页查询

3，使用子查询优化

4，使用 id 限定优化

5，使用临时表优化

6，关于数据表的id说明

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。

1，表名：order\_history

2，描述：某个业务的订单历史表

3，主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type

4，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。

5，数据量：5709294

6，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：

1，8903 ms

2，8323 ms

3，8401 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：

1，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

2，第二个参数指定返回记录行的最大数目

3，如果只给定一个参数：它表示返回最大的记录行数目

4，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

5，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：

1，3040 ms

2，3063 ms

3，3018 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：

1，查询1条记录：3072ms 3092ms 3002ms

2，查询10条记录：3081ms 3077ms 3032ms

3，查询100条记录：3118ms 3200ms 3128ms

4，查询1000条记录：3412ms 3468ms 3394ms

5，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：

1，查询100偏移：25ms 24ms 24ms

2，查询1000偏移：78ms 76ms 77ms

3，查询10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms

4，查询100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms

5，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：

1，第1条语句：3674ms

2，第2条语句：1315ms

3，第3条语句：1327ms

4，第4条语句：3710ms

针对上面的查询需要注意：

1，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

2，比较第2条语句和第3条语句：速度相差几十毫秒

3，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：