搞懂 SQL 查询优化原理分析，秒速处理大数据量查询
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有一張財務流水表，未分庫分表，目前的數據量為9555695，分頁查詢使用到了limit，優化之前的查詢耗時16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式調整SQL后，耗時347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；
操作：查詢條件放到子查詢中，子查詢只查主鍵ID，然后使用子查詢中確定的主鍵關聯查詢其他的屬性字段；原理：減少回表操作；
--?優化前SQL SELECT??各種字段 FROM?`table_name` WHERE?各種條件 LIMIT?0,10; --?優化后SQL SELECT??各種字段 FROM?`table_name`?main_tale RIGHT?JOIN? ( SELECT??子查詢只查主鍵 FROM?`table_name` WHERE?各種條件 LIMIT?0,10; )?temp_table?ON?temp_table.主鍵?=?main_table.主鍵找到的原理分析：MySQL 用 limit 為什么會影響性能？
前言
首先說明一下MySQL的版本：
mysql>?select?version(); +-----------+ |?version()?| +-----------+ |?5.7.17????| +-----------+ 1?row?in?set?(0.00?sec)表結構：
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為自增主鍵，val為非唯一索引。灌入大量數據，共500萬：
mysql>?select?count(*)?from?test; +----------+ |?count(*)?| +----------+ |??5242882?| +----------+ 1?row?in?set?(4.25?sec)我們知道，當limit offset rows中的offset很大時，會出現效率問題：
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)為了達到相同的目的，我們一般會改寫成如下語句：
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時間相差很明顯。
為什么會出現上面的結果？我們看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查詢過程：
查詢到索引葉子節點數據。根據葉子節點上的主鍵值去聚簇索引上查詢需要的全部字段值。
類似于下面這張圖：
像上面這樣，需要查詢300005次索引節點，查詢300005次聚簇索引的數據，最后再將結果過濾掉前300000條，取出最后5條。MySQL耗費了大量隨機I/O在查詢聚簇索引的數據上，而有300000次隨機I/O查詢到的數據是不會出現在結果集當中的。
肯定會有人問：既然一開始是利用索引的，為什么不先沿著索引葉子節點查詢到最后需要的5個節點，然后再去聚簇索引中查詢實際數據。這樣只需要5次隨機I/O，類似于下面圖片的過程：
其實我也想問這個問題。
證實
下面我們實際操作一下來證實上述的推論：
為了證實select * from test where val=4 limit 300000,5是掃描300005個索引節點和300005個聚簇索引上的數據節點，我們需要知道MySQL有沒有辦法統計在一個sql中通過索引節點查詢數據節點的次數。我先試了Handler_read_*系列，很遺憾沒有一個變量能滿足條件。
我只能通過間接的方式來證實：
InnoDB中有buffer pool。里面存有最近訪問過的數據頁，包括數據頁和索引頁。所以我們需要運行兩個sql，來比較buffer pool中的數據頁的數量。預測結果是運行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之后，buffer pool中的數據頁的數量遠遠少于select * from test where val=4 limit 300000,5;對應的數量，因為前一個sql只訪問5次數據頁，而后一個sql訪問300005次數據頁。
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中沒有關于test表的數據頁。
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，此時buffer pool中關于test表有4098個數據頁，208個索引頁。
select?*?from?test?a?inner?join?(select?id?from?test?where?val=4?limit?300000,5)?;為了防止上次試驗的影響，我們需要清空buffer pool，重啟mysql。
mysqladmin?shutdown /usr/local/bin/mysqld_safe?& 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?(0.03?sec)運行sql：
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?(0.09?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????|????????5?| |?val????????|??????390?| +------------+----------+ 2?rows?in?set?(0.03?sec)我們可以看明顯的看出兩者的差別：第一個sql加載了4098個數據頁到buffer pool，而第二個sql只加載了5個數據頁到buffer pool。符合我們的預測。也證實了為什么第一個sql會慢：讀取大量的無用數據行（300000），最后卻拋棄掉。而且這會造成一個問題：加載了很多熱點不是很高的數據頁到buffer pool，會造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空間會遇到的問題。
為了在每次重啟時確保清空buffer pool，我們需要關閉innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，這兩個選項能夠控制數據庫關閉時dump出buffer pool中的數據和在數據庫開啟時載入在磁盤上備份buffer pool的數據。
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點個贊+在看，少個 bug?????
總結
以上是生活随笔為你收集整理的搞懂 SQL 查询优化原理分析，秒速处理大数据量查询的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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