MySQL深分页优化

深分页介绍

查询偏移量过大的场景我们称为深度分页，这会导致查询性能较低

# MySQL 在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后，再获取10条记录
SELECT * FROM t_order ORDER BY id LIMIT 1000000, 10

范围查询

当可以保证ID的连续性时，根据ID范围进行分页是比较好的解决方案：

# 查询指定 ID 范围的数据
SELECT * FROM t_order WHERE id > 100000 AND id <= 100010 ORDER BY id
# 也可以通过记录上次查询结果的最后一条记录的ID进行下一页的查询：
SELECT * FROM t_order WHERE id > 100000 LIMIT 10

这种优化限制比较大，且一般项目的ID也没办法保证完全连续。

子查询

我们先查询出limit第一个参数对应的主键值，再根据这个主键值再去过滤并limit，这样效率会更快一些

阿里巴巴《Java 开发手册》中也有对应的描述：

利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。

# 通过子查询来获取 id 的起始值，把 limit 1000000 的条件转移到子查询
SELECT * FROM t_order WHERE id >= (SELECT id FROM t_order limit 1000000, 1) LIMIT 10;

不过，子查询的结果会产生一张新表，会影响性能，应该尽量避免大量使用子查询。并且这种方法只适用于ID是正序的。在复杂分页场景，往往需要通过过滤条件，筛选到符合条件的ID，此时的ID是离散且不连续的。

inner join延迟关联

延迟关联的优化思路，跟子查询的优化思路其实是一样的：都是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。不同点是，延迟关联使用了 INNER JOIN 代替子查询。

SELECT t1.* FROM t_order t1
INNER JOIN (SELECT id FROM t_order limit 1000000, 1) t2
ON t1.id >= t2.id
LIMIT 10;

覆盖索引

索引中已经包含了所有需要获取的字段的查询方式称为覆盖索引。

覆盖索引的好处：

• 避免 InnoDB 表进行索引的二次查询，也就是回表操作: InnoDB 是以聚集索引的顺序来存储的，对于 InnoDB 来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了 IO 操作，提升了查询效率。

• 可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率: 由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于 IO 密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的 IO 转变成索引查找的顺序 IO。

# 如果只需要查询 id, code, type 这三列，可建立 code 和 type 的覆盖索引
SELECT id, code, type FROM t_order
ORDER BY code
LIMIT 1000000, 10;

不过，当查询的结果集占表的总行数的很大一部分时，可能就不会走索引了，自动转换为全表扫描。当然了，也可以通过 FORCE INDEX 来强制查询优化器走索引，但这种提升效果一般不明显。

参考文章

MySQL 深分页优化 - 得物技术：

https://juejin.cn/post/6985478936683610149

数据库深分页介绍及优化方案 - 京东零售技术：

https://mp.weixin.qq.com/s/ZEwGKvRCyvAgGlmeseAS7g