MySQL深度分頁(千萬級數據量如何快速分頁)

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前言

後端開發中為瞭防止一次性加載太多數據導致內存、磁盤IO都開銷過大，經常需要分頁展示，這個時候就需要用到MySQL的LIMIT關鍵字。但你以為LIMIT分頁就萬事大吉瞭麼，Too young,too simple啊，LIMIT在數據量大的時候極可能造成的一個問題就是深度分頁。

案例

這裡我以顯示電商訂單詳情為背景舉個例子，新建表如下：

CREATE TABLE `cps_user_order_detail` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵',
  `user_id` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用戶ID',
  `order_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '訂單id',
  `sku_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '商品ID',
  `order_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '下單時間,格式yyyy-MM-dd HH:mm:ss',
   PRIMARY KEY (`id`),
   KEY `idx_time_user` (`order_time`,`user_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='用戶訂單詳情';

然後手動向表裡插入120W條數據。
現在有個需求：分頁展示用戶的訂單詳情，按照下單時間倒序。
表結構精簡瞭，需求也簡單。於是嘩嘩嘩的寫完代碼，提測上線瞭。早期運行一切正常，可隨著訂單量的不斷增大，發現系統越發的緩慢，還時不時報出幾個慢查詢。
這個時候你就該想到是LIMIT偏移的問題瞭，沒錯，不是你的SQL不夠優美，就是MySQL自身的機制。
這裡我就簡單以兩條SQL為例，如下圖，分別是從100和100W的位置偏移分頁，可以看到時間相差很大。這還不算其它數據運算和處理的時間，單一條SQL的查詢就耗時一秒以上，在對用戶提供的功能裡這是不能容忍的（電商裡經常要求一個接口的RT不超過200ms）。

這裡我們再看下執行計劃，如下圖所示：

在此先介紹一下執行計劃Extra列可能出現的值及含義：

  1. Using where：表示優化器需要通過索引回表查詢數據。
  2. Using index：即覆蓋索引，表示直接訪問索引就足夠獲取到所需要的數據，不需要通過索引回表，通常是通過將待查詢字段建立聯合索引實現。
  3. Using index condition：在5.6版本後加入的新特性，即大名鼎鼎的索引下推，是MySQL關於減少回表次數的重大優化。
  4. Using filesort:文件排序，這個一般在ORDER BY時候，數據量過大，MySQL會將所有數據召回內存中排序，比較消耗資源。

再看看上圖，同樣的語句，隻因為偏移量不同，就造成瞭執行計劃的千差萬別（且容我小小的誇張一下）。第一條語句LIMIT 100,6type列的值是range，表示范圍掃描，性能比ref差一個級別，但是也算走瞭索引，並且還應用瞭索引下推：就是說在WHERE之後的下單時間刪選走瞭索引，並且之後的ORDER BY也是根據索引下推優化，在執行WHERE條件篩選時同步進行的（沒有回表）。
而第二條語句LIMIT 1000000,6壓根就沒走索引，type列的值是ALL，顯然是全表掃描。並且Extra列字段裡的Using where表示發生瞭回表，Using filesort表示ORDER BY時發生瞭文件排序。所以這裡慢在瞭兩點：一是文件排序耗時過大，二是根據條件篩選瞭相關的數據之後，需要根據偏移量回表獲取全部值。無論是上面的哪一點，都是LIMIT偏移量過大導致的，所以實際開發環境經常遇到非統計表量級不得超過一百萬的要求。

優化

原因分析完瞭，那麼LIMIT深度分頁在實際開發中怎麼優化呢？這裡少俠給兩點方案。
一是通過主鍵索引優化。什麼意思呢？就是把上面的語句修改成：

SELECT * FROM cps_user_order_detail d WHERE d.id > #{maxId} AND d.order_time>'2020-8-5 00:00:00' ORDER BY d.order_time LIMIT 6;

如上代碼所示，同樣也是分頁，但是有個maxId的限制條件，這個是什麼意思呢，maxId就是上一頁中的最大主鍵Id。所以采用此方式的前提：1）主鍵必須自增不能是UUID並且前端除瞭傳基本分頁參數pageNo,pageSize外，還必須把每次上一頁的最大Id帶過來，2）該方式不支持隨機跳頁，也就是說隻能上下翻頁。如下圖所示是某知名電商中的實際頁面。

二是通過Elastic Search搜索引擎優化（基於倒排索引），實際上類似於淘寶這樣的電商基本上都是把所有商品放進ES搜索引擎裡的（那麼海量的數據，放進MySQL是不可能的，放進Redis也不現實）。但即使用瞭ES搜索引擎，也還是有可能發生深度分頁的問題的，這時怎麼辦呢？答案是通過遊標scroll。關於此點這裡不做深入，感興趣的可以做研究。

小結

寫這篇博客是因為前段時間在開發中真實經歷到瞭，並且之前在字節面試中確實也和面試官探討瞭一番。知道LIMIT的限制以及優化，在面試中能提到是加分項，不能說到MySQL優化就是建索引，調整SQL（實際上在真實開發中這兩種優化方案的成效微乎其微）。畢竟MySQL優化那麼牛X的話，就不會有那麼多中間件產生瞭。

到此這篇關於MySQL深度分頁(千萬級數據量如何快速分頁)的文章就介紹到這瞭,更多相關MySQL 深度分頁內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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