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MySQL 用 limit 为什么会影响性能? mysql中limit用法详解

本文为大家介绍了 MySQL 用 limit 为什么会影响性能? ,还有的小伙伴在问mysql中limit用法详解,下面小编给大家细致的讲述一下。

原文链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/XvtKuCeb8UWFAFsQM6kVhg

一,前言

首先说明一下MySQL的版本:

mysql

>

select

version

();

-----------

|

version

() |

-----------

|

5

.7

.17

|

-----------

1

row

in

set

(

0.00

sec)

表结构:

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)

id为自增主键,val为非唯一索引。

灌入大量数据,共500万:

mysql>

select

count

(

*

)

from

test

; ---------- | count(*) | ---------- |

5242882

| ----------

1

row

in

set

(

4.25

sec

)

我们知道,当limit offset rows中的offset很大时,会出现效率问题:

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)

为了达到相同的目的,我们一般会改写成如下语句:

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)

时间相差很明显。

为什么会出现上面的结果?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:

像上面这样,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) b>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

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

)

可以看出,目前buffer pool中没有关于test表的数据页。

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)

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 a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b>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 &mysql>select index_name,count(*)frominformation_schema.INNODB_BUFFER_PAGEwhere INDEX_NAMEin("val","primary")and TABLE_NAMElike"%test%"group by index_name;Emptyset (0.03 sec)运行sql:mysql>select*from test ainner join (select idfrom testwhere val=4limit300000,5) bona.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 rowsinset (0.09 sec)mysql>select index_name,count(*)frominformation_schema.INNODB_BUFFER_PAGEwhere INDEX_NAMEin("val","primary")and TABLE_NAMElike"%test%"group by index_name; ------------ ---------- | index_name |count(*) | ------------ ---------- | PRIMARY |5 || val |390 | ------------ ---------- 2 rowsinset (0.03 sec)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。而且这会造成一个问题: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。参考资料:1.https://explainextended.com/2009/10/23/mysql-order-by-limit-performance-late-row-lookups/2.https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-information-schema-buffer-pool-tables.html

 MySQL 用 limit 为什么会影响性能?  mysql中limit用法详解

mysql中limit用法详解

在MySQL数据库操作中,我们在做一些查询的时候总希望能避免数据库引擎做全表. 其实我们可以使用Limit关键字来避免全表扫描的情况,从而提高效率.有个几千万条记.

通常可以这样来优化:把直接的limit改成where语句,起始id用一个子查询来实现.示例sql代码如下:1. select * from user2. where id >= (select id from user order by id limit $start, 1)3. limit 10;

这样的SQL组成不能直接用变量,还包含在引号里面 这个是ASP吗? 应该用加的方式,比如: sql = "select liuyanren,neirong from liuyan limit"+shuju+","+shuju2;

好的SQL绝不这么写,套用的太多,估计limit不出跟这个有关.