MySQL分页优化_MySQL

最近，帮同事重写了一个MySQL SQL语句，该SQL语句涉及两张表，其中一张表是字典表（需返回一个字段），另一张表是业务表（本身就有150个字段，需全部返回），当然，字段的个数是否合理在这里不予评价。平时，返回的数据大概5w左右，系统尚能收到数据。但12月31日那天，数据量大概20w，导致SQL执行时间过长，未能在规定的时间内反馈结果，于是系统直接报错。

一般的思路是用MySQL的分页功能，即直接在原SQL语句后面增加LIMIT子句。但请注意，虽然你看到的反馈结果只是LIMIT后面指定的数量，于是想当然的以为MySQL只是检索了指定数量的数据，然后给予返回。其实，MySQL内部实现的原理是，检索所有符合where条件的记录，然后返回指定数量的记录。从这个角度来看，直接在原SQL语句后面添加LIMIT子句只能说是一种可以实现功能的方案，但未必最优。

具体在本例中，首先我们来看一下150个字段的表的统计信息：

一行大概就占2k，而Innodb默认页的大小为16k，这意味着，一个页中最多可存储8行的数据。随机读的可能性大大增加。而这无疑会对数据库系统的IO造成极大的压力。

优化前

如果采用上述方案，即直接在原SQL语句后面增加LIMIT子句，下面，我们来看看它的执行情况。

首先，直接添加LIMIT子句后的SQL语句如下（已省略a1表的150个字段和a2中的一个字段）：

代码如下:

FROM upay_csys_scquery_txn_log_his a1  LEFT JOIN upay_csys_trans_code a2 on(a1.int_trans_code=a2.trans_code)
 WHERE STATUS<>&＃39;00&＃39; AND settle_date=20151230 limit 50000,10000;

其执行时间如下：

大概执行了32s，绝大部分都花费到Sending data上了。Sending data指的是服务器检索数据，读取数据，并将数据返回给客户端的时间。

代码如下:

FROM upay_csys_scquery_txn_log_his a1  
LEFT JOIN upay_csys_trans_code a2 on(a1.int_trans_code=a2.trans_code) 
where seq_id in (select seq_id from (select seq_id FROM upay_csys_scquery_txn_log_his a1  
WHERE STATUS<>&＃39;00&＃39; AND settle_date=20151230 order by 1 limit 50000,10000) as t);

其执行时间如下：

大概3s多，比第一种方案快了差不多10倍，效果显著。

下面来看看其执行计划（explain extended）

总结：

1. 改写后的语句原本如下：

代码如下:

FROM upay_csys_scquery_txn_log_his a1  LEFT JOIN upay_csys_trans_code a2 on(a1.int_trans_code=a2.trans_code) 
where seq_id in (select seq_id FROM upay_csys_scquery_txn_log_his a1  WHERE STATUS<>&＃39;00&＃39; AND 
settle_date=20151230 order by 1 limit 50000,10000);

但MySQL报以下错误：

代码如下:

ERROR 1235 (42000): This version of MySQL doesn&＃39;t yet support &＃39;LIMIT & IN/ALL/ANY/SOME subquery&＃39;

需再增加一个嵌套子查询，

比如这样的语句是不能正确执行的。

代码如下:

select * from table where id in (select id from table limit 12);

但是，只要你再加一层就行。如：

代码如下:

select * from table where id in (select t.id from (select * from table limit 12)as t)

这样就可以绕开limit子查询的问题。
问题解决。

2. 如果想查看MySQL查询优化器等价改写后的SQL语句，可首先通过explain extended得到具体的执行计划，然后通过show warnings查看。

具体在本例中，等价改写后的SQL语句如下：

与设想中的执行顺序一致~

3. 如何查看MySQL语句各步骤的执行时间。

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