MySQL 原理與優化之Limit 查詢優化

假設有表tb_sku，其表結構如下：

表中大約有200w條記錄，執行如下的sql 語句大約 4.36s 返回數據

select count(*) from tb_sku;

接著我們使用對其進行分頁查找：

select * from tb_sku limit 0,10;

limit 語句其中0 代表起始位置，10 為每頁返回的數據數量。

如上圖所示，很快就返回瞭查詢結果。

接著我們再使用SQL 語句

select * from tb_sku limit 10,10;

語句從記錄位置10的位置開始再往下返回10 條記錄，也就是第二頁的信息。其返回時間也是比較快。

然後，我們加大起始位置到100w如下：

select * from tb_sku limit 1000000,10;

此時返回時間需要0.74 s，這說明瞭使用limit 對大數據量的表進行分頁，位置越靠後效率越低。拿上面的例子來說，limit 會先對 100w 的數據進行排序，然後再返回10 條數據，而且僅僅返回100w 到 100w 零10條的記錄，其他查詢的記錄都會丟棄掉，這種做法查詢排序的代價非常大。

由此我們需要對大數據量表進行limit 操作進行優化，官方給出的方案是通過覆蓋索引和子查詢的方式進行優化

根據這個思路首先對id 進行查詢：

select id from tb_sku order by id limit 1000000,10;

查詢結果就隻需要0.34s 比之前的0.74s要快多瞭。究其原因，因為直接返回id的信息，並沒有進行回表操作，所以速度別select * 要快

由於我們需要獲得select * 的信息，也就是tb_user 所有字段的信息，因此需要將上面的查詢結果和tb_user 進行jion 操作。

select s.* from tb_sku s ,(select id from tb_sku order by id limit 1000000,10 ) t where s.id = t.id;

這裡通過查詢id 和子查詢的方式將查詢結果縮短為 0.38s，比之前直接通過 select * 的方式要縮短一倍的查詢時間。

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