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前言
后端开发中为了防止一次性加载太多数据导致内存、磁盘io都开销过大，经常需要分页展示，这个时候就需要用到mysql的limit关键字。但你以为limit分页就万事大吉了么，too young,too simple啊，limit在数据量大的时候极可能造成的一个问题就是深度分页。
案例
这里我以显示电商订单详情为背景举个例子，新建表如下：
create table `cps_user_order_detail` ( `id` bigint(20) unsigned not null auto_increment comment '主键', `user_id` varchar(32) not null default '' comment '用户id', `order_id` bigint(20) default null comment '订单id', `sku_id` bigint(20) unsigned not null comment '商品id', `order_time` datetime default null comment '下单时间,格式yyyy-mm-dd hh:mm:ss', primary key (`id`), key `idx_time_user` (`order_time`,`user_id`) using btree ) engine=innodb default charset=utf8mb4 collate=utf8mb4_bin comment='用户订单详情';
然后手动向表里插入120w条数据。
现在有个需求：分页展示用户的订单详情，按照下单时间倒序。
表结构精简了，需求也简单。于是哗哗哗的写完代码，提测上线了。早期运行一切正常，可随着订单量的不断增大，发现系统越发的缓慢，还时不时报出几个慢查询。
这个时候你就该想到是limit偏移的问题了，没错，不是你的sql不够优美，就是mysql自身的机制。
这里我就简单以两条sql为例，如下图，分别是从100和100w的位置偏移分页，可以看到时间相差很大。这还不算其它数据运算和处理的时间，单一条sql的查询就耗时一秒以上，在对用户提供的功能里这是不能容忍的（电商里经常要求一个接口的rt不超过200ms）。
这里我们再看下执行计划，如下图所示：
在此先介绍一下执行计划extra列可能出现的值及含义：
- using where：表示优化器需要通过索引回表查询数据。
- using index：即覆盖索引，表示直接访问索引就足够获取到所需要的数据，不需要通过索引回表，通常是通过将待查询字段建立联合索引实现。
- using index condition：在5.6版本后加入的新特性，即大名鼎鼎的索引下推，是mysql关于
减少回表次数的重大优化。 - using filesort:文件排序，这个一般在order by时候，数据量过大，mysql会将所有数据召回内存中排序，比较消耗资源。
再看看上图，同样的语句，只因为偏移量不同，就造成了执行计划的千差万别（且容我小小的夸张一下）。第一条语句limit 100,6type列的值是range，表示范围扫描，性能比ref差一个级别，但是也算走了索引，并且还应用了索引下推：就是说在where之后的下单时间删选走了索引，并且之后的order by也是根据索引下推优化，在执行where条件筛选时同步进行的（没有回表）。
而第二条语句limit 1000000,6压根就没走索引，type列的值是all，显然是全表扫描。并且extra列字段里的using where表示发生了回表，using filesort表示order by时发生了文件排序。所以这里慢在了两点：一是文件排序耗时过大，二是根据条件筛选了相关的数据之后，需要根据偏移量回表获取全部值。无论是上面的哪一点，都是limit偏移量过大导致的，所以实际开发环境经常遇到非统计表量级不得超过一百万的要求。
优化
原因分析完了，那么limit深度分页在实际开发中怎么优化呢？这里少侠给两点方案。
一是通过主键索引优化。什么意思呢？就是把上面的语句修改成：
select * from cps_user_order_detail d where d.id > #{maxid} and d.order_time>'2020-8-5 00:00:00' order by d.order_time limit 6;
如上代码所示，同样也是分页，但是有个maxid的限制条件，这个是什么意思呢，maxid就是上一页中的最大主键id。所以采用此方式的前提：1）主键必须自增不能是uuid并且前端除了传基本分页参数pageno,pagesize外，还必须把每次上一页的最大id带过来，2）该方式不支持随机跳页，也就是说只能上下翻页。如下图所示是某知名电商中的实际页面。
二是通过elastic search搜索引擎优化（基于倒排索引），实际上类似于淘宝这样的电商基本上都是把所有商品放进es搜索引擎里的（那么海量的数据，放进mysql是不可能的，放进redis也不现实）。但即使用了es搜索引擎，也还是有可能发生深度分页的问题的，这时怎么办呢？答案是通过游标scroll。关于此点这里不做深入，感兴趣的可以做研究。
小结
写这篇博客是因为前段时间在开发中真实经历到了，并且之前在字节面试中确实也和面试官探讨了一番。知道limit的限制以及优化，在面试中能提到是加分项，不能说到mysql优化就是建索引，调整sql（实际上在真实开发中这两种优化方案的成效微乎其微）。毕竟mysql优化那么牛x的话，就不会有那么多中间件产生了。
到此这篇关于mysql深度分页(千万级数据量如何快速分页)的文章就介绍到这了,更多相关mysql 深度分页内容请搜索www.887551.com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www.887551.com！