我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。
SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 0, 15
这个查询耗时0.00sec。So,这个查询有什么问题呢?实际上,这个查询语句和参数都没有问题,因为它用到了下面表的主键,而且只读取15条记录。
CREATE TABLE city (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
city varchar(128) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB
真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候,像下面这样:
SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15
上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec,通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行,但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据,MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据,但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。Facebook意识到了这一点,但Facebook并没有为了每秒可以处理更多的请求而去优化数据库,而是将重心放在将请求响应时间的方差变小。
对于分页请求,还有一个信息也很重要,就是总共的记录数。我们可以通过下面的查询很容易的获取总的记录数。
SELECT COUNT(*)
FROM city
然而,上面的SQL在采用InnoDB为存储引擎时需要耗费9.28sec。一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数,随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()就能获得总记录数。但是在大多数情况下,查询语句简短并不意味着性能的提高。不幸的是,这种分页查询方式在许多主流框架中都有用到,下面看看这个语句的查询性能。
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15
这个语句耗时20.02sec,是上一个的两倍。事实证明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分页是很糟糕的想法。
下面来看看到底如何优化。文章分为两部分,第一部分是如何获取记录的总数目,第二部分是获取真正的记录。
高效的计算行数
如果采用的引擎是MyISAM,可以直接执行COUNT(*)去获取行数即可。相似的,在堆表中也会将行数存储到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情况就会复杂一些,因为InnoDB不保存表的具体行数。
我们可以将行数缓存起来,然后可以通过一个守护进程定期更新或者用户的某些 *** 作导致缓存失效时,执行下面的语句:
SELECT COUNT(*)
FROM city
USE INDEX(PRIMARY)
获取记录
下面进入这篇文章最重要的部分,获取分页要展示的记录。上面已经说过了,大的偏移量会影响性能,所以我们要重写查询语句。为了演示,我们创建一个新的表“news”,按照时事性排序(最新发布的在最前面),实现一个高性能的分页。为了简单,我们就假设最新发布的新闻的Id也是最大的。
CREATE TABLE news(
id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(128) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB
一个比较高效的方式是基于用户展示的最后一个新闻Id。查询下一页的语句如下,需要传入当前页面展示的最后一个Id。
SELECT *
FROM news WHERE id <$last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage
查询上一页的语句类似,只不过需要传入当前页的第一个Id,并且要逆序。
SELECT *
FROM news WHERE id >$last_id
ORDER BY id ASC
LIMIT $perpage
上面的查询方式适合实现简易的分页,即不显示具体的页数导航,只显示“上一页”和“下一页”,例如博客中页脚显示“上一页”,“下一页”的按钮。但如果要实现真正的页面导航还是很难的,下面看看另一种方式。
SELECT id
FROM (
SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage - 1) % $perpage cnt
FROM news
JOIN (SELECT @cnt:= 0)T
WHERE id <$last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage * $buttons
)C
WHERE cnt = 0
通过上面的语句可以为每一个分页的按钮计算出一个offset对应的id。这种方法还有一个好处。假设,网站上正在发布一片新的文章,那么所有文章的位置都会往后移一位,所以如果用户在发布文章时换页,那么他会看见一篇文章两次。如果固定了每个按钮的offset Id,这个问题就迎刃而解了。Mark Callaghan发表过一篇类似的博客,利用了组合索引和两个位置变量,但是基本思想是一致的。
如果表中的记录很少被删除、修改,还可以将记录对应的页码存储到表中,并在该列上创建合适的索引。采用这种方式,当新增一个记录的时候,需要执行下面的查询重新生成对应的页号。
SET p:= 0
UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC
当然,也可以新增一个专用于分页的表,可以用个后台程序来维护。
UPDATE pagination T
JOIN (
SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page
FROM news
ORDER BY id
)C
ON C.id = T.id
SET T.page = C.page
现在想获取任意一页的元素就很简单了:
SELECT *
FROM news A
JOIN pagination B ON A.id=B.ID
WHERE page=$offset
还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页,这种方式比较试用于数据集相对小,并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询,当有2M条记录时,要耗费2sec左右。这种方式比较简单,创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。
CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))
SELECT id, FLOOR(RAND() * 0x8000000) random
FROM city
ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random
接下来就可以向下面一样执行分页查询了。
SELECT *
FROM _tmp
WHERE OFFSET >= $offset
ORDER BY OFFSET
LIMIT $perpage
简单来说,对于分页的优化就是。。。避免数据量大时扫描过多的记录。
pageNow代表当前页面,第一页。
第一部分:看一下分页的基本原理:
对上面的mysql语句说明:limit 10000,20的意思扫描满足条件的10020行,扔掉前面的10000行,返回最后的20行,问题就在这里,如果是limit 100000,100,需要扫描100100行,在一个高并发的应用里,每次查询需要扫描超过10W行,性能肯定大打折扣。文中还提到limit n性能是没问题的,因为只扫描n行。
第二部分:根据雅虎的几位工程师带来了一篇Efficient Pagination Using MySQL的报告内容扩展:在文中提到一种clue的做法,给翻页提供一些线索,比如还是SELECT * FROM message ORDER BY id DESC,按id降序分页,每页20条,当前是第10页,当前页条目id最大的是1020,最小的是1000,如果我们只提供上一页、下一页这样的跳转(不提供到第N页的跳转),那么在处理上一页的时候SQL语句可以是:
处理下一页的时候SQL语句可以是:
不管翻多少页,每次查询只扫描20行。
缺点是只能提供上一页、下一页的链接形式,但是我们的产品经理非常喜欢“上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页”这样的链接方式,怎么办呢?
如果LIMIT m,n不可避免的话,要优化效率,只有尽可能的让m小一下,我们扩展前面的clue做法,还是SELECT * FROM message ORDER BY id DESC,按id降序分页,每页20条,当前是第10页,当前页条目id最大的是2519,最小的是2500
当是第10页的SQL如下:
比如要跳到第9页,SQL语句可以这样写:
比如要跳到第8页,SQL语句可以这样写:
原理还是一样,记录住当前页id的最大值和最小值,计算跳转页面和当前页相对偏移,由于页面相近,这个偏移量不会很大,这样的话m值相对较小,大大减少扫描的行数。其实传统的limit m,n,相对的偏移一直是第一页,这样的话越翻到后面,效率越差,而上面给出的方法就没有这样的问题。
SELECT * FROM table_name LIMIT [offset ,] rows
优化前:
原理:mysql会先查询出10000010(一千万零一十)条数据,然后丢弃前10000000(一千万)条数据,返回最后10(十)条数据,所以偏移量越大,性能就越差。
方法一、
使用 主键索引 进行关联查询
方法二、
每次记录当前页的 最后一条id ,作为下一页的查询条件
一、正常情况下没有人会翻到几千页,我们可以通过限制可以翻页的数量解决这个问题,如:百度、谷歌。
二、手机端可以使用下拉方式进行滚动翻页,每次记录当前页的最后一条id,作为下一页的查询条件。ES可以使用scroll API
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)