MySQL中l(wèi)imit對查詢語句性能的影響
一，前言
首先說明一下MySQL的版本：
mysql> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.7.17 | +-----------+ 1 row in set (.00 sec)
表結構：
mysql> desc test; +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ | id | bigint(20) unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment | | val | int(10) unsigned | NO | MUL | | | | source | int(10) unsigned | NO | | | | +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ 3 rows in set (.00 sec)
id為自增主鍵，val為非唯一索引。
灌入大量數(shù)據(jù)，共500萬：
mysql> select count(*) from test; +----------+ | count(*) | +----------+ | 5242882 | +----------+ 1 row in set (4.25 sec)
我們知道，當limit offset rows中的offset很大時，會出現(xiàn)效率問題：
mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5; +---------+-----+--------+ | id | val | source | +---------+-----+--------+ | 3327622 | 4 | 4 | | 3327632 | 4 | 4 | | 3327642 | 4 | 4 | | 3327652 | 4 | 4 | | 3327662 | 4 | 4 | +---------+-----+--------+ 5 rows in set (15.98 sec)
為了達到相同的目的，我們一般會改寫成如下語句：
mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id; +---------+-----+--------+---------+ | id | val | source | id | +---------+-----+--------+---------+ | 3327622 | 4 | 4 | 3327622 | | 3327632 | 4 | 4 | 3327632 | | 3327642 | 4 | 4 | 3327642 | | 3327652 | 4 | 4 | 3327652 | | 3327662 | 4 | 4 | 3327662 | +---------+-----+--------+---------+ 5 rows in set (.38 sec)
時間相差很明顯。
為什么會出現(xiàn)上面的結果？我們看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查詢過程：
查詢到索引葉子節(jié)點數(shù)據(jù)。
根據(jù)葉子節(jié)點上的主鍵值去聚簇索引上查詢需要的全部字段值。
類似于下面這張圖：
像上面這樣，需要查詢300005次索引節(jié)點，查詢300005次聚簇索引的數(shù)據(jù)，最后再將結果過濾掉前300000條，取出最后5條。MySQL耗費了大量隨機I/O在查詢聚簇索引的數(shù)據(jù)上，而有300000次隨機I/O查詢到的數(shù)據(jù)是不會出現(xiàn)在結果集當中的。
肯定會有人問：既然一開始是利用索引的，為什么不先沿著索引葉子節(jié)點查詢到最后需要的5個節(jié)點，然后再去聚簇索引中查詢實際數(shù)據(jù)。這樣只需要5次隨機I/O，類似于下面圖片的過程：
其實我也想問這個問題。
證實
下面我們實際操作一下來證實上述的推論：
為了證實select * from test where val=4 limit 300000,5是掃描300005個索引節(jié)點和300005個聚簇索引上的數(shù)據(jù)節(jié)點，我們需要知道MySQL有沒有辦法統(tǒng)計在一個sql中通過索引節(jié)點查詢數(shù)據(jù)節(jié)點的次數(shù)。我先試了Handler_read_*系列，很遺憾沒有一個變量能滿足條件。
我只能通過間接的方式來證實：
InnoDB中有buffer pool。里面存有最近訪問過的數(shù)據(jù)頁，包括數(shù)據(jù)頁和索引頁。所以我們需要運行兩個sql，來比較buffer pool中的數(shù)據(jù)頁的數(shù)量。預測結果是運行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5)之后，buffer pool中的數(shù)據(jù)頁的數(shù)量遠遠少于select * from test where val=4 limit 300000,5;對應的數(shù)量，因為前一個sql只訪問5次數(shù)據(jù)頁，而后一個sql訪問300005次數(shù)據(jù)頁。
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
Empty set (.04 sec)
可以看出，目前buffer pool中沒有關于test表的數(shù)據(jù)頁。
mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5;
+---------+-----+--------+
| id | val | source |
+---------+-----+--------+
| 3327622 | 4 | 4 |
| 3327632 | 4 | 4 |
| 3327642 | 4 | 4 |
| 3327652 | 4 | 4 |
| 3327662 | 4 | 4 |
+---------+-----+--------+
5 rows in set (26.19 sec)
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY | 4098 |
| val | 208 |
+------------+----------+
2 rows in set (.04 sec)
可以看出，此時buffer pool中關于test表有4098個數(shù)據(jù)頁，208個索引頁。
select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5)為了防止上次試驗的影響，我們需要清空buffer pool，重啟mysql。
mysqladmin shutdown
/usr/local/bin/mysqld_safe &
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
Empty set (0.03 sec)
運行SQL：
mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id;
+---------+-----+--------+---------+
| id | val | source | id |
+---------+-----+--------+---------+
| 3327622 | 4 | 4 | 3327622 |
| 3327632 | 4 | 4 | 3327632 |
| 3327642 | 4 | 4 | 3327642 |
| 3327652 | 4 | 4 | 3327652 |
| 3327662 | 4 | 4 | 3327662 |
+---------+-----+--------+---------+
5 rows in set (0.09 sec)
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY | 5 |
| val | 390 |
+------------+----------+
2 rows in set (0.03 sec)
我們可以看明顯的看出兩者的差別：第一個sql加載了4098個數(shù)據(jù)頁到buffer pool，而第二個sql只加載了5個數(shù)據(jù)頁到buffer pool。符合我們的預測。也證實了為什么第一個sql會慢：讀取大量的無用數(shù)據(jù)行（300000），最后卻拋棄掉。
而且這會造成一個問題：加載了很多熱點不是很高的數(shù)據(jù)頁到buffer pool，會造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空間。
遇到的問題
為了在每次重啟時確保清空buffer pool，我們需要關閉innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，這兩個選項能夠控制數(shù)據(jù)庫關閉時dump出buffer pool中的數(shù)據(jù)和在數(shù)據(jù)庫開啟時載入在磁盤上備份buffer pool的數(shù)據(jù)。
參考資料：
1.https://explainextended.com/2009/10/23/mysql-order-by-limit-performance-late-row-lookups/
2.https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-information-schema-buffer-pool-tables.html
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