MySQL 用 limit 为什么会影响性能?

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MySQL 用 limit 为什么会影响性能?

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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?
图片

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?
图片

其实我也想问这个问题。

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 on a.id=b.id;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 on a.id=b.id  

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。

参考资料:

https://explainextended.com/2009/10/23/mysql-order-by-limit-performance-late-row-lookups/
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-information-schema-buffer-pool-tables.html

来源:https://github.com/zhangyachen


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原文始发于微信公众号(Java面试题精选):MySQL 用 limit 为什么会影响性能?