MySql大表分页(附独门秘技)

 

问题背景

MySql(InnoDB)中的订单表需要按时间顺序分页查询,且主键不是时间维度递增,订单表在百万以上规模,此时如何高效地实现该需求?

注:本文并非主要讲解如何建立索引,以下的分析均建立在有合适的索引的前提下

初步方案1

众所周知,MySql中,有一个limit offset, pageSize的用法,可以实现分页查询

select * from order where user_id = xxx and 【其它业务条件】 order by created_time, id limit offset, pageSize

因为created_time可能重复,所以order by时应加上id,保证顺序的确定性

点评

该方案在表规模较小的时候,不会暴露出问题,当order表增长到十万级,并且查询后面几页的时候,执行速度明显变慢,可能降到100ms的量级,如果数据量增长到百万级,则耗时达到秒级,如果增长到千万级,那耗时就变得完全不可接受了(曾排查过这样的线上慢SQL)

 


 深入分析

方案1为啥在大表中表现这么差呢?我们可以来揣测一下MySql是怎么执行这个查询的

假设我们在user_id,created_time,以及【其它业务条件】建立了联合索引,当我要查找第100000条到100049条的记录时,因为MySql的索引是b+ tree结构,不像数组可以随机定位到第N条记录,它需要花不小的成本去找到N的位置,N越大,成本越大

抛开b+ tree的细节不讲,我们还可以借助统计表记录总数的SQL来理解

select count(1) from order

如果能非常高效地定位第N条记录,那么上述统计也能非常高效的执行,但实际上,在大表中统计记录总条数,也是非常慢的(本文是在InnoDB的场景下)

方案1低效的根本原因在于:定位到offset的成本过高,未能充分利用索引的有序性

 


方案2

索引(b+ tree)的特点在于,数据是有序的,虽然找到第N条记录的效率比较低,但找到某一条数据在索引中的位置,其效率是很高的(索引本来就是解决这个问题的)

我们换一种思路,每次取50条记录,第一次取的时候,指定从上次结束的位置继续往后取50条,这样,我们便可以利用上索引的有序性了

我们先看一个以id为序,进行分页查询的例子

select * from order where id > 'pre max id' order by id limit 50

第一次查询不用带条件,后续查询则传入前一次查询的最大id,简单分析可知,MySql在执行时,先定位到pre max id的位置(id是有序的,定位非常快),然后从这往后取50条记录即可,整个过程非常高效

 

我们回到最开始的问题,“按时间顺序分页查询,且主键不是时间维度递增”,此时我们不能用id作为分页的条件,因为按它去分页,便不是按时间顺序了,但也不能直接把id换成时间,因为时间可能会重复,我们来分析一下

id username created_time
xxx zhangsan 2019-01-01
ddd zhangsan 2019-02-03
yyy zhangsan 2019-02-03
abc zhangsan 2019-02-05
aaa zhangsan 2020-08-01

 

 

 

 

 

 

 

 

假如前一次分页的最后一条记录为id=ddd的这条(created_time为2019-02-03),下一次查询使用created_time>2019-02-03作为条件时,则会把id=yyy的这条记录漏掉,如果换成created_time>=2019-02-03也不行,id=ddd的这条记录就又被查出来了

对于这个数据遗漏或重复的问题,我看到一种解决方案是这样的:

分三种情况进行查询

  1. 首次查询,created_time>='xxxx-xx-xx',如果不要求以某时间开始,则无条件
    select * from order where user_id = xxx and 【其它业务条件】 and created_time >= 'xxxx-xx-xx' order by created_time, id limit pageSize
  2. 如果上次查询的记录条数等于pageSize,则用created_time和id的组合条件来查询,为了防止created_time在边界位置发生重复时漏掉数据
    select * from order where user_id = xxx and 【其它业务条件】 and created_time = 'created_time of latest recored' and id > 'id of latest recored' order by created_time, id limit pageSize
  3. 如果上次查询的记录数小于pageSize,并且上次查询是第二种查询,则仅用created_time来查询,
    select * from order where user_id = xxx and 【其它业务条件】 and created_time > 'created_time of latest recored' order by created_time, id limit pageSize

     

点评

上述方法确实可以解决漏掉数据或重复的问题,并且也有着不错的性能,但缺点也比较明显,查询过于复杂,得分情况执行不同的SQL,并且分页不稳定,中间查询出来的记录数可能小于pageSize,实际上后面还有数据

 


进一步深入分析

我尝试在网上找过资料,只找到了以id为分页顺序,然后用id>'pre max id'这种方式来查,而我们要以可重复的created_time为分页顺序,如何写出简洁高效的SQL呢?

 

如果要成为一个优秀的程序员,我觉得分析&解决新问题的能力,是必不可少的,即使在网上能找到解决方案,优秀的分析能力也有助于借鉴并结合自己的场景,优化出更好的个性化方案。

 

我们在(user_id,created_time)建立了索引,并且我们知道InnoDB的辅助索引是包含了主键的,且主键一定不会重复,这意味着在索引上,每条记录的顺序是完全确定的,不存在重复的情况

我们要分页的顺序跟此索引的顺序是吻合的,只需要沿着索引,一批一批地取数据就可以了,这是一个对索引很直接的利用,为什么现在我没办法做到?

如果我是MySql的设计人员,针对这种很常见很直接的需求,我怎么去提供支持?还是说不支持?

我举一个例子,像java中的基于排序的TreeSet,我猜它一定有floor和ceiling这样的方法(返回Set中,大于或小于指定元素的第一个元素),这是基于排序的数据结构该有的东西,如果它没有,那早被人喷了然后加上去了

回到索引的话题,这种直接的需求,它应该支持,否则说不过去,现在的问题变成了:用什么语法来,来实现在组合索引上,基于组合(user_id,created_time,id的组合)顺序的遍历?

此时脑海里便回想起以前用过的(a,b) in ((1,2),(3,4),(7,4))这样的组合写法,然后猜测它也支持大于小于这类比较,跑去MySql中验证一下:

select (3,7)>(3,7),    (3,6)>(3,7),    (3,8)>(3,7),    (4,7)>(3,7),    (4,2)>(3,7);
返回:
0    0    1    1    1

如此一来,这问题就变得和id>'pre max id'这种一样简单了。

注:这种写法后来在官方文档中找到了对应的资料,官方称这类运算为“行比较”(row comparisons)

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/comparison-operators.html#operator_greater-than

 方案3

由于有(a,b)>(1,2)这种语法,所以可以写出简洁又高效的SQL

select * from order where user_id = xxx and 【其它业务条件】 and (created_time, id) > (created_time and id of latest recode) order by created_time, id limit pageSize

此方式跟以id为序的分页查询是一样的,首次查询去掉组合条件即可,代码简洁,同时又可以利用上组合索引,十分高效,耗时稳定,不会因为遍历到末尾而性能降低

 


总结

方案1在小表的情况下,简单方便,只用传页码和页大小即可,还可以随机跳到指定页,具有一定优势

方案2和方案3在大表的情况下,有着优异的性能,以及稳定性,缺点是不能随机地跳转页面,需要传入上一页的排序字段。这个弊端在一定程度上可以规避,比如现在很多分页都是一页一页地往下翻,比如微博、朋友圈动态等,或者是分批处理全表数据,不需要随机跳转

细心的同学可能发现,where条件里还有【其它业务条件】,这样还能正常走索引吗?是否会发生全表扫描?这个问题其实是可以规避的,有空再写一篇执行计划并不完全可靠的案例。

题外话

方案3的写法是我自己琢磨出来的,在网上也没找到类似的资料,算独门秘技吧,除此之外,我觉得同样很有价值的是【进一步深入分析】中的思考过程,如果养成这种思考习惯,有利于创新,去解决别人没遇到过的问题,在未知的领域,知道该从哪个方向去寻找答案;或者找到新的方法更好地去解决旧问题。

如果本文有帮助到你,或者觉得有价值,麻烦点个赞,这样我会更有动力去更多地分享自己的经验

 

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