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你知道MySQL的Limit有性能問題嗎

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摘要：問題對于小的偏移量，直接使用來查詢沒有什么問題，但隨著數據量的增大，越往后分頁，語句的偏移量就會越大，速度也會明顯變慢。優化思想避免數據量大時掃描過多的記錄解決子查詢的分頁方式或者分頁方式。

MySQL的分頁查詢通常通過limit來實現。

MySQL的limit基本用法很簡單。limit接收1或2個整數型參數，如果是2個參數，第一個是指定第一個返回記錄行的偏移量，第二個是返回記錄行的最大數目。初始記錄行的偏移量是0。

為了與PostgreSQL兼容，limit也支持limit # offset #。

問題：

對于小的偏移量，直接使用limit來查詢沒有什么問題，但隨著數據量的增大，越往后分頁，limit語句的偏移量就會越大，速度也會明顯變慢。

優化思想：

避免數據量大時掃描過多的記錄

解決：

子查詢的分頁方式或者JOIN分頁方式。

JOIN分頁和子查詢分頁的效率基本在一個等級上，消耗的時間也基本一致。

下面舉個例子。一般MySQL的主鍵是自增的數字類型，這種情況下可以使用下面的方式進行優化。

下面以真實的生產環境的80萬條數據的一張表為例，比較一下優化前后的查詢耗時：

-- 傳統limit，文件掃描
[SQL]SELECT * FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000,2;
受影響的行: 0
時間: 5.371s

-- 子查詢方式，索引掃描
[SQL]
SELECT * FROM tableName
WHERE id >= (SELECT id FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000 , 1)
LIMIT 2;
受影響的行: 0
時間: 0.274s

-- JOIN分頁方式
[SQL]
SELECT *
FROM tableName AS t1
JOIN (SELECT id FROM tableName ORDER BY id desc LIMIT 500000, 1) AS t2
WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT 2;
受影響的行: 0
時間: 0.278s

可以看到經過優化性能提高了將近20倍。

優化原理：

子查詢是在索引上完成的，而普通的查詢時在數據文件上完成的，通常來說，索引文件要比數據文件小得多，所以操作起來也會更有效率。因為要取出所有字段內容，第一種需要跨越大量數據塊并取出，而第二種基本通過直接根據索引字段定位后，才取出相應內容，效率自然大大提升。

因此，對limit的優化，不是直接使用limit，而是首先獲取到offset的id，然后直接使用limit size來獲取數據。

在實際項目使用，可以利用類似策略模式的方式去處理分頁，例如，每頁100條數據，判斷如果是100頁以內，就使用最基本的分頁方式，大于100，則使用子查詢的分頁方式。

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