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准备测试数据表及数据

1.创建表

CREATE TABLE `member` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) NOT NULL COMMENT '姓名', `gender` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '性别', PRIMARY KEY (`id`), KEY `gender` (`gender`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2.插入1000000条记录

prepare($sqlstr);    $stmt->execute();}
?>mysql> select count(*) from member;
+----------+| count(*) |
+----------+|  1000000 |
+----------+1 row in set (0.23 sec)

3.当前数据库版本

mysql> select version();
+-----------+| version() |
+-----------+| 5.6.24    |
+-----------+1 row in set (0.01 sec)

分析offset过大影响性能的原因

1.offset较小的情况

mysql> select * from member where gender=1 limit 10,1;
+----+------------+--------+| id | name       | gender |
+----+------------+--------+| 26 | 509e279687 |      1 |
+----+------------+--------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from member where gender=1 limit 100,1;
+-----+------------+--------+| id  | name       | gender |
+-----+------------+--------+| 211 | 07c4cbca3a |      1 |
+-----+------------+--------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from member where gender=1 limit 1000,1;
+------+------------+--------+| id   | name       | gender |
+------+------------+--------+| 1975 | e95b8b6ca1 |      1 |
+------+------------+--------+1 row in set (0.00 sec)

当offset较小时，查询速度很快，效率较高。
 
2.offset较大的情况

mysql> select * from member where gender=1 limit 100000,1;
+--------+------------+--------+| id     | name       | gender |
+--------+------------+--------+| 199798 | 540db8c5bc |      1 |
+--------+------------+--------+1 row in set (0.12 sec)mysql> select * from member where gender=1 limit 200000,1;
+--------+------------+--------+| id     | name       | gender |
+--------+------------+--------+| 399649 | 0b21fec4c6 |      1 |
+--------+------------+--------+1 row in set (0.23 sec)mysql> select * from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+------------+--------+| id     | name       | gender |
+--------+------------+--------+| 599465 | f48375bdb8 |      1 |
+--------+------------+--------+1 row in set (0.31 sec)

当offset很大时，会出现效率问题，随着offset的增大，执行效率下降。

分析影响性能原因

select * from member where gender=1 limit 300000,1;

因为数据表是InnoDB，根据InnoDB索引的结构，查询过程为：

• 通过二级索引查到主键值（找出所有gender=1的id)。

• 再根据查到的主键值通过主键索引找到相应的数据块（根据id找出对应的数据块内容）。

• 根据offset的值，查询300001次主键索引的数据，最后将之前的300000条丢弃，取出最后1条。

不过既然二级索引已经找到主键值，为什么还需要先用主键索引找到数据块，再根据offset的值做偏移处理呢？

如果在找到主键索引后，先执行offset偏移处理，跳过300000条，再通过第300001条记录的主键索引去读取数据块，这样就能提高效率了。

如果我们只查询出主键，看看有什么不同

mysql> select id from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+| id     |
+--------+| 599465 |
+--------+1 row in set (0.09 sec)

很明显，如果只查询主键，执行效率对比查询全部字段，有很大的提升。

推测

只查询主键的情况
因为二级索引已经找到主键值，而查询只需要读取主键，因此mysql会先执行offset偏移操作，再根据后面的主键索引读取数据块。

需要查询所有字段的情况
因为二级索引只找到主键值，但其他字段的值需要读取数据块才能获取。因此mysql会先读出数据块内容，再执行offset偏移操作，最后丢弃前面需要跳过的数据，返回后面的数据。

证实

InnoDB中有buffer pool，存放最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。

为了测试，先把mysql重启，重启后查看buffer pool的内容。

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name;
Empty set (0.04 sec)

可以看到，重启后，没有访问过任何的数据页。

查询所有字段，再查看buffer pool的内容

mysql> select * from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+------------+--------+| id     | name       | gender |
+--------+------------+--------+| 599465 | f48375bdb8 |      1 |
+--------+------------+--------+1 row in set (0.38 sec)mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name;
+------------+----------+| index_name | count(*) |
+------------+----------+| gender     |      261 || PRIMARY    |     1385 |
+------------+----------+2 rows in set (0.06 sec)

可以看出，此时buffer pool中关于member表有1385个数据页，261个索引页。
 
重启mysql清空buffer pool，继续测试只查询主键

mysql> select id from member where gender=1 limit 300000,1;
+--------+| id     |
+--------+| 599465 |
+--------+1 row in set (0.08 sec)mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name;
+------------+----------+| index_name | count(*) |
+------------+----------+| gender     |      263 || PRIMARY    |       13 |
+------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)

可以看出，此时buffer pool中关于member表只有13个数据页，263个索引页。因此减少了多次通过主键索引访问数据块的I/O操作，提高执行效率。

因此可以证实，mysql查询时，offset过大影响性能的原因是多次通过主键索引访问数据块的I/O操作。（注意，只有InnoDB有这个问题，而MYISAM索引结构与InnoDB不同，二级索引都是直接指向数据块的，因此没有此问题 ）。
 
InnoDB与MyISAM引擎索引结构对比图

优化方法

根据上面的分析，我们知道查询所有字段会导致主键索引多次访问数据块造成的I/O操作。

因此我们先查出偏移后的主键，再根据主键索引查询数据块的所有内容即可优化。

mysql> select a.* from member as a inner join (select id from member where gender=1 limit 300000,1) as b on a.id=b.id;
+--------+------------+--------+| id     | name       | gender |
+--------+------------+--------+| 599465 | f48375bdb8 |      1 |
+--------+------------+--------+1 row in set (0.08 sec)

看完以上关于mysql查询时，offset过大影响性能怎么处理，很多读者朋友肯定多少有一定的了解，如需获取更多的行业知识信息 ，可以持续关注我们的行业资讯栏目的。

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