一次 SQL 查询优化原理分析（900W+ 数据

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> selectcount(*) fromtest;

±---------+

| 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 * fromtestwhere val=4limit300000,5;

±--------±----±-------+

| 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 * fromtest a innerjoin (selectidfromtestwhere val=4limit300000,5) 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 *** 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300 《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》无偿开源 威信搜索公众号【编程进阶路】 005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); 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 * fromtestwhere val=4limit300000,5

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in(‘val’,‘primary’) and TABLE_NAME like’%test%'groupby 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 * fromtestwhere val=4limit300000,5;

±--------±----±-------+

| 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%'groupby 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) ;

为了防止上次试验的影响，我们需要清空buffer pool，重启mysql。