分页性能探索-mysql

分页技术在开发中是十分常见的，我刚到公司做的两个项目都用到了分页技术，于是就想着对分页技术进行深入的探索一下。

常见的几种分页方式：

1. 扶梯方式

扶梯方式在导航上通常只提供上一页/下一页这两种模式，部分产品甚至不提供上一页功能，只提供一种“更多/more”的方式，也有下拉自动加载更多的方式，在技术上都可以归纳成扶梯方式。
扶梯方式在技术实现上比较简单及高效，根据当前页最后一条的偏移往后获取一页即可。写成SQL可能类似

SELECT * FROM LIST_TABLE WHERE id > offset_id LIMIT n;

1. 电梯方式

另外一种数据获取方式在产品上体现成精确的翻页方式，如1,2,3……n，同时在导航上也可以由用户输入直达n页。国内大部分场景采用电梯方式，但电梯方式在技术实现上相对成本较高。

在MySQL中，通常提到的b-tree，在存储引擎实现上，通常都是b+tree。

使用电梯方式时候，当用户指定翻到第n页时候，并没有直接方法寻址到该位置，而是需要从第一楼逐个count，scan到count*page时候，获取数据才真正开始，所以导致效率不高。

传统分页技术(电梯方式)

首先前端需要传给你的分页实体，以及查询条件

//分页实体
struct FinanceDcPage{
    1: i32 pageSize,                                    //页容量
    2: i32 pageIndex,                                   //当前页索引
}

然后你需要返回查询总条数给前端；

SELECT COUNT(*) FROM my_table WHERE x = y ORDER BY id;

然后再返回指定页面条数给前端：

SELECT * FROM my_table WHERE x = y ORDER BY date_col LIMIT (pageIndex - 1) * pageSize, pageSize;

由上面两条sql语句查询出来的结果需要返回给前端的分页实体，以及单页结果集

//分页实体
struct FinanceDcPage{
    1: i32 pageSize,                                    //页容量
    2: i32 pageIndex,                                   //当前页索引
    3: i32 pageTotal,                                   //总页数
    4: i32 totalRecod,                                  //总条数
}

传统查询方法，每次请求变化的只有pageIndex值，也就是limit offset,num 的offset

如limit 0,10; limit 10,10; …. limit 10000,10;

上面的变化会导致每次查询所执行的时间会有偏差，offset值越大需要的时间越长，如limit 10000,10 需要读取10010个数据才能得到想要的10条数据。

优化方法

传统方法中我们了解到，影响效率的关键是程序遍历了许多不需要的数据，找到了关键点那么就从这里着手。

如果没有必须使用电梯方式的时候，我们可以使用扶梯的方式，来提高性能。

但是大多数情况，电梯形式更能满足用户的需求，所以我们就需要另找方法来优化电梯形式。

这里有篇文章介绍了对电梯方式的优化，由于我做的项目还没有上升到要对其做这种优化的地步，所以就直接上他的方式吧。

1. 为什么超长列表数据的翻页技术实现复杂
2. 为什么超长列表数据的翻页技术实现复杂（二）

基于传统方式的优化

上面提到的优化方式，要么难以满足用户的需求，要么实现起来过于复杂，所以如果数据量不是特别大的时候，像百来万条数据，其实根本没有必要使用上面的优化方法。

传统方法已经足够用了，只不过传统方法也可能需要优化的地方。例如：

order by优化

SELECT * FROM pa_dc_flow ORDER BY subject_code DESC LIMIT 100000,5

这条语句中使用了ORDER BY关键字，那么对什么进行排序又非常重要了，如果你是对自增id进行排序的话，那么这条语句就不需要优化了，如果是索引甚至非索引的话，那就需要优化了。

首先你要保证它是索引，不然真的会很慢。然后如果他是索引，但是本身不像自增id那样有序的话，那么就要改写成下面的语句。

SELECT * FROM pa_dc_flow INNER JOIN (SELECT id FROM pa_dc_flow ORDER BY subject_code DESC LIMIT 100000,5) AS pa_dc_flow_id USING(id);

下面是对两条sql的 EXPLAIN

由图中我们可以看出，第二个sql可以少扫面很多页面。

其实这涉及到order by的优化问题，第一条sql中并没有利用到subject_code索引。如果你改为 select subject_code …则用到了索引。下面是对order by的优化。

order by 后的字段，如果要走索引，须与where 条件里的某字段建立复合索引！！或者说orcer by后的字段如果要走索引排序，它要么与where 条件里的字段建立复合索引【这里建立复合索引的时候，需要注意复合索引的列顺序为（where字段，order by 字段），这样才能满足最左列原则，原因可能是order by字段并能算在where 查询条件中！】，要么它自身要在where 条件里被引用到！

表a subject_code为普通字段,上面建有索引,id是自增主键

select * from a order by subject_code   //用不上索引
select id from a order by subject_code  //能用上索引
select subject_code from a order by subject_code    //能用上索引
select * from a where subject_code = XX order by subject_code   //能用上索引

意思是说order by 要避免使用文件系统排序，要么把order by的字段出现在select 后，要么使用order by字段出现在where 条件里，要么把order by字段与where 条件字段建立复合索引！

详见order by关键字优化

第二条sql就是巧妙的利用第二种方式利用上了索引。 select id from a order by subject_code，这种方式

count优化

当数据量非常大时，其实可以输出总数的大概数据，利用explain语句，他并没有真正去执行sql，而是进行的估算

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2015-5-12 19:27:34

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