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• 1. 问题描述
• 2. 问题分析
• 3. 验证测试
• 3.1 创建两个表
• 3.2 创建两个函数
• 3.3 编写存储过程
• 3.4 编写存储过程
• 3.5 创建索引
• 3.6 验证测试
• 4. 解决方案
• 4.1 使用索引覆盖+子查询优化
• 4.2 起始位置重定义
• 4.3 降级策略
• 5. 梳理总结

1. 问题描述

日?？⒅芯；嵘婕暗绞莶檠忠车奈侍猓话闱榭鱿露际歉萸岸舜胍呈胍陈胪ü齧ysql的limit方式实现分页，对于数据量较小的情况下没有问题，但是如果数据量很大，深分页可能导致查询效率低下，接口超时的情况。

2. 问题分析

其实对于我们的 MySQL 查询语句来说，整体效率还是可以的，该有的联表查询优化都有，该简略的查询内容也有，关键条件字段和排序字段该有的索引也都在，问题在于他一页一页的分页去查询，查到越后面的页数，扫描到的数据越多，也就越慢。

我们在查看前几页的时候，发现速度非常快，比如 limit 200，25，瞬间就出来了。但是越往后，速度就越慢，特别是百万条之后，卡到不行，那这个是什么原理呢。先看一下我们翻页翻到后面时，查询的 sql 是怎样的：

select * from t_name where c_name1="xxx" order by c_name2 limit 2000000,25;

这种查询的慢，其实是因为 limit 后面的偏移量太大导致的。
比如像上面的 limit 2000000，25，这个等同于数据库要扫描出 2000025 条数据，然后再丢弃前面的 20000000 条数据，返回剩下 25 条数据给用户，这种取法明显不合理。

3. 验证测试

3.1 创建两个表

-- 创建两个表：员工表和部门表
-- 部门表,存在则进行删除
drop table if EXISTS dep;
create table dep(
? ? id int unsigned primary key auto_increment,
? ? depno mediumint unsigned not null default 0,
? ? depname varchar(20) not null default "",
? ? memo varchar(200) not null default ""
);

-- 员工表,存在则进行删除
drop table if EXISTS emp;
create table emp(
? ? id int unsigned primary key auto_increment,
? ? empno mediumint unsigned not null default 0,
? ? empname varchar(20) not null default "",
? ? job varchar(9) not null default "",
? ? mgr mediumint unsigned not null default 0,
? ? hiredate datetime not null,
? ? sal decimal(7,2) not null,
? ? comn decimal(7,2) not null,
? ? depno mediumint unsigned not null default 0
);

注意说明

• mediumint是MySQL数据库中的一种整型，比INT小，比SMALLINT大，
• 取值范围为：-8388608到8388607，无符号的范围是0到16777215。
• 中等大小的整数，一位大小为3个字节。

3.2 创建两个函数

-- 创建两个函数：生成随机字符串和随机编号
-- 产生随机字符串的函数
delimiter $?
drop FUNCTION if EXISTS rand_string;
CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
? ? DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT "abcdefghijklmlopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";
? ? DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT "";
? ? DECLARE i INT DEFAULT 0;
? ? WHILE i < n DO
? ? SET return_str = CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
? ? SET i = i+1;
? ? END WHILE;
? ? RETURN return_str;
END $
delimiter;

-- 产生随机部门编号的函数
delimiter $?
drop FUNCTION if EXISTS rand_num;
CREATE FUNCTION rand_num() RETURNS INT(5)
BEGIN
? ? DECLARE i INT DEFAULT 0;
? ? SET i = FLOOR(100+RAND()*10);
? ? RETURN i;
END $
delimiter;

注意说明
-- 执行函数问题，This function has none of DETERMINISTIC, NO SQL, or READS SQL DATA in its de
-- 这是我们开启了bin-log, 我们就必须指定我们的函数是否是，DETERMINISTIC 不确定的， NO SQL 没有SQl语句，当然也不会修改数据
-- 在MySQL中创建函数时出现这种错误的解决方法：set global log_bin_trust_function_creators=TRUE;
set global log_bin_trust_function_creators=TRUE;

3.3 编写存储过程

-- 编写存储过程，模拟 100W 的员工数据。
-- 建立存储过程：往emp表中插入数据
?DELIMITER $
?drop PROCEDURE if EXISTS insert_emp;
?CREATE PROCEDURE insert_emp(IN START INT(10),IN max_num INT(10))
?BEGIN
? ? ?DECLARE i INT DEFAULT 0;
? ? ?/*set autocommit =0 把autocommit设置成0，把默认提交关闭*/
? ? ?SET autocommit = 0;
? ? ?REPEAT
? ? ?SET i = i + 1;
? ? ?INSERT INTO emp(empno,empname,job,mgr,hiredate,sal,comn,depno) VALUES ((START+i),rand_string(6),"SALEMAN",0001,now(),2000,400,rand_num());
? ? ?UNTIL i = max_num
? ? ?END REPEAT;
? ? ?COMMIT;
?END $
?DELIMITER;
?
-- 插入500W条数据，时间有点久，耐心等待，1409s
?call insert_emp(0,5000000);

-- 查询部门员工表
select * from emp LIMIT 1,10;

3.4 编写存储过程

-- 编写存储过程，模拟 120 的部门数据
-- 建立存储过程：往dep表中插入数据
?DELIMITER $
?drop PROCEDURE if EXISTS insert_dept;
?CREATE PROCEDURE insert_dept(IN START INT(10),IN max_num INT(10))
?BEGIN
? ? ?DECLARE i INT DEFAULT 0;
? ? ?SET autocommit = 0;
? ? ?REPEAT
? ? ?SET i = i+1;
? ? ?INSERT ?INTO dep( depno,depname,memo) VALUES((START+i),rand_string(10),rand_string(8));
? ? ?UNTIL i = max_num
? ? ?END REPEAT;
? ? ?COMMIT;
?END $
?DELIMITER;
?
-- 插入120条数据
?call insert_dept(1,120);

-- 查询部门员工表
select * from dep;

3.5 创建索引

-- 建立关键字段的索引，这边是跑完数据之后再建索引，会导致建索引耗时长，但是跑数据就会快一些。
-- 建立关键字段的索引:排序、条件
CREATE INDEX idx_emp_id ON emp(id);
CREATE INDEX idx_emp_depno ON emp(depno);
CREATE INDEX idx_dep_depno ON dep(depno); 

3.6 验证测试

-- 验证测试
-- 偏移量为100，取25，Time: 0.011s
SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname
from emp a left join dep b on a.depno = b.depno order by a.id desc limit 100,25;

-- 偏移量为4800000，取25，Time: 10.242s
SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname
from emp a left join dep b on a.depno = b.depno order by a.id desc limit 4800000,25;

4. 解决方案

4.1 使用索引覆盖+子查询优化

因为我们有主键 id，并且在上面建了索引，所以可以先在索引树中找到开始位置的 id 值，再根据找到的 id 值查询行数据。

-- 子查询获取偏移100条的位置的id，在这个位置上往后取25，Time: 0.04s
?SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname
?from emp a left join dep b on a.depno = b.depno
?where a.id >= (select id from emp order by id limit 100,1)
?order by a.id limit 25;

-- 子查询获取偏移4800000条的位置的id，在这个位置上往后取25，Time: 1.549s
?SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname
?from emp a left join dep b on a.depno = b.depno
?where a.id >= (select id from emp order by id limit 4800000,1)
?order by a.id limit 25;

4.2 起始位置重定义

记住上次查找结果的主键位置，避免使用偏移量 offset。

这个效率是最好的，无论怎么分页，耗时基本都是一致的，因为他执行完条件之后，都只扫描了 25 条数据。

但是有个问题，只适合一页一页的分页，这样才能记住前一个分页的最后 id。如果用户跳着分页就有问题了，比如刚刚刷完第 25 页，马上跳到 35 页，数据就会不对。这种的适合场景是类似百度搜索或者腾讯新闻那种滚轮往下拉，不断拉取不断加载的情况。这种延迟加载会保证数据不会跳跃着获取。

-- 记住了上次的分页的最后一条数据的id是100，这边就直接跳过100，从101开始扫描表，Time: 0.006s
?SELECT a.id,a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname
?from emp a left join dep b on a.depno = b.depno
?where a.id > 100 order by a.id limit 25;

-- 记住了上次的分页的最后一条数据的id是4800000，这边就直接跳过4800000，从4800001开始扫描表，Time: 0.046s
?SELECT a.id,a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname
?from emp a left join dep b on a.depno = b.depno
?where a.id > 4800000
?order by a.id limit 25;

4.3 降级策略

看了网上一个阿里的 DBA 同学分享的方案：配置 limit 的偏移量和获取数一个最大值，超过这个最大值，就返回空数据。
因为他觉得超过这个值你已经不是在分页了，而是在刷数据了，如果确认要找数据，应该输入合适条件来缩小范围，而不是一页一页分页。

5. 梳理总结

深分页问题从理论上来说是存在的场景，但是从实际的业务场景考虑，深分页很多情况下缺少具体的业务场景做支撑，试想哪个业务会从480W页面，查询25条数据，如果需要搜索某条数据，使用最多的应该根据条件类型过滤吧。

每种方案各有优缺点，具体采用那种解决方案需要结合具体的业务场景，如果根据实际业务场景不需要深分页，可以采用降级策略，设置分页参数阈值。如果确实需要深分页问题可以覆盖子+子查询优化或者通过偏移量查询，如果能获取到偏移量的前提下优先选择偏移量的方案，否则采用覆盖索引+子查询。

无论是否深分页都应该考虑限流降级的问题，而且要考虑短时间内重复调用的问题，可以限制每秒执行次数，避免用户误点以及调用频繁带来的数据安全问题。

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