MySQL 用 limit 为什么会影响性能


Posted in MySQL onSeptember 15, 2021

首先说明一下MySQL的版本:

mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.7.17    |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

表结构:

mysql> desc test;
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field  | Type                | Null | Key | Default | Extra          |
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
| id     | bigint(20) unsigned | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| val    | int(10) unsigned    | NO   | MUL | 0       |                |
| source | int(10) unsigned    | NO   |     | 0       |                |
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

id为自增主键,val为非唯一索引。

灌入大量数据,共500万:

mysql> select count(*) from test;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  5242882 |
+----------+
1 row in set (4.25 sec)

我们知道,当limit offset rows中的offset很大时,会出现效率问题:

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)

为了达到相同的目的,我们一般会改写成如下语句:

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 (0.38 sec)

时间相差很明显。

为什么会出现上面的结果?我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程:

查询到索引叶子节点数据。
根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。

类似于下面这张图:

MySQL 用 limit 为什么会影响性能

像上面这样,需要查询300005次索引节点,查询300005次聚簇索引的数据,最后再将结果过滤掉前300000条,取出最后5条。MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上,而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。

肯定会有人问:既然一开始是利用索引的,为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点,然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O,类似于下面图片的过程:

MySQL 用 limit 为什么会影响性能

证实:

下面我们实际操作一下来证实上述的推论:

为了证实select * from test where val=4 limit 300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点,我们需要知道MySQL有没有办法统计在一个sql中通过索引节点查询数据节点的次数。我先试了Handler_read_*系列,很遗憾没有一个变量能满足条件。

我只能通过间接的方式来证实:

InnoDB中有buffer pool。里面存有最近访问过的数据页,包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql,来比较buffer pool中的数据页的数量。预测结果是运行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b>之后,buffer pool中的数据页的数量远远少于select * from test where val=4 limit 300000,5;对应的数量,因为前一个sql只访问5次数据页,而后一个sql访问300005次数据页。

select * from test where val=4 limit 300000,5

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 (0.04 sec)

可以看出,目前buffer pool中没有关于test表的数据页。

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 (0.04 sec)

可以看出,此时buffer pool中关于test表有4098个数据页,208个索引页。

select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b>为了防止上次试验的影响,我们需要清空buffer pool,重启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)

运行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)

我们可以看明显的看出两者的差别:第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool,而第二个sql只加载了5个数据页到buffer pool。符合我们的预测。也证实了为什么第一个sql会慢:读取大量的无用数据行(300000),最后却抛弃掉。

而且这会造成一个问题:加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool,会造成buffer pool的污染,占用buffer pool的空间。

遇到的问题:

为了在每次重启时确保清空buffer pool,我们需要关闭innodb_buffer_pool_dump_at_shutdowninnodb_buffer_pool_load_at_startup,这两个选项能够控制数据库关闭时dump出buffer pool中的数据和在数据库开启时载入在磁盘上备份buffer pool的数据。

到此这篇关于MySQL 用 limit 为什么会影响性能的文章就介绍到这了,更多相关MySQL 使用 limit的性能影响 内容请搜索三水点靠木以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持三水点靠木!

MySQL 相关文章推荐
Mysql 如何批量插入数据
Apr 06 MySQL
MySQL Shell的介绍以及安装
Apr 24 MySQL
详解MySQL的Seconds_Behind_Master
May 18 MySQL
Mysql中 unique列插入重复值该怎么解决呢
May 26 MySQL
Mysql数据库索引面试题(程序员基础技能)
May 31 MySQL
MySQL系列之一 MariaDB-server安装
Jul 02 MySQL
Mysql实现简易版搜索引擎的示例代码
Aug 30 MySQL
mysql中整数数据类型tinyint详解
Dec 06 MySQL
Mysql外键约束的创建与删除的使用
Mar 03 MySQL
面试中老生常谈的MySQL问答集锦夯实基础
Mar 13 MySQL
一文简单了解MySQL前缀索引
Apr 03 MySQL
MySQL安装失败的原因及解决步骤
Jun 14 MySQL
一次MySQL启动导致的事故实战记录
Sep 15 #MySQL
MySQL中几种插入和批量语句实例详解
Sep 14 #MySQL
MySQL 如何限制一张表的记录数
Sep 14 #MySQL
MySQL into_Mysql中replace与replace into用法案例详解
Sep 14 #MySQL
MYSQL 的10大经典优化案例场景实战
Sep 14 #MySQL
MySQL中连接查询和子查询的问题
mysql配置SSL证书登录的实现
You might like
PHP中数字检测is_numeric与ctype_digit的区别介绍
2012/10/04 PHP
PHP数组内存利用率低和弱类型详细解读
2017/08/10 PHP
一些经常会用到的Javascript检测函数
2010/05/31 Javascript
js中parseInt函数浅谈
2013/07/31 Javascript
jquery高级编程的最佳实践详解
2014/03/23 Javascript
Javascript控制input输入时间格式的方法
2015/01/28 Javascript
jquery地址栏链接与a标签链接匹配之特效代码总结
2015/08/24 Javascript
Bootstrap Paginator分页插件使用方法详解
2016/05/30 Javascript
js微信支付实现代码
2016/12/22 Javascript
js以及jquery实现手风琴效果
2020/04/17 Javascript
基于vue实现多引擎搜索及关键字提示
2017/03/16 Javascript
MUI  Scroll插件的使用详解
2017/04/13 Javascript
Angular网络请求的封装方法
2018/05/22 Javascript
angularJs自定义过滤器实现手机号信息隐藏的方法
2018/10/08 Javascript
基于javascript的拖拽类封装详解
2019/04/19 Javascript
JavaScript和TypeScript中的void的具体使用
2019/09/12 Javascript
小程序调用微信支付的方法
2019/09/26 Javascript
js实现3D旋转相册
2020/08/02 Javascript
vue+elementUI 实现内容区域高度自适应的示例
2020/09/26 Javascript
Python标准库与第三方库详解
2014/07/22 Python
用Python制作简单的钢琴程序的教程
2015/04/01 Python
通过数据库向Django模型添加字段的示例
2015/07/21 Python
Python中pymysql 模块的使用详解
2019/08/12 Python
Python3和PyCharm安装与环境配置【图文教程】
2020/02/14 Python
tensorflow基于CNN实战mnist手写识别(小白必看)
2020/07/20 Python
导购员的岗位职责
2014/02/08 职场文书
在校大学生个人的自我评价
2014/02/13 职场文书
房屋委托书范本
2014/04/04 职场文书
《生命的药方》教学反思
2014/04/08 职场文书
总账会计岗位职责
2015/04/02 职场文书
工商行政处罚决定书
2015/06/24 职场文书
nginx从安装到配置详细说明(安装,安全配置,防盗链,动静分离,配置 HTTPS,性能优化)
2022/02/12 Servers
MongoDB数据库部署环境准备及使用介绍
2022/03/21 MongoDB
vue使用echarts实现折线图
2022/03/21 Vue.js
nginx实现多geoserver服务的负载均衡
2022/05/15 Servers
Python中tqdm的使用和例子
2022/09/23 Python