代码如下:
SELECT id, cu_id, name, info, biz_type, gmt_create, gmt_modified,start_time, end_time, market_type, back_leaf_category,item_status,picuture_url FROM relation where biz_type ='0' AND end_time >='2014-05-29' ORDER BY id asc LIMIT 149420 ,20;
表的数据量大致有36w左右,该sql是一个非常典型的排序+分页查询:order by col limit N,OFFSET M , MySQL 执行此类sql时需要先扫描到N行,然后再去取 M行。对于此类大数据量的排序操作,取前面少数几行数据会很快,但是越靠后,sql的性能就会越差,因为N越大,MySQL 需要扫描不需要的数据然后在丢掉,这样耗费大量的时间。
【分析】针对limit 优化有很多种方式,
1 前端加缓存,减少落到库的查询操作
2 优化SQL
3 使用书签方式 ,记录上次查询最新/大的id值,向后追溯 M行记录。
4 使用Sphinx 搜索优化。
对于第二种方式 我们推荐使用"延迟关联"的方法来优化排序操作,何谓"延迟关联" :通过使用覆盖索引查询返回需要的主键,再根据主键关联原表获得需要的数据。【解决】根据延迟关联的思路,修改SQL 如下:优化前
复制代码代码如下:
root@xxx 12:33:48>explain SELECT id, cu_id, name, info, biz_type, gmt_create, gmt_modified,start_time, end_time, market_type, back_leaf_category,item_status,picuture_url FROM relation where biz_type =\'0\' AND end_time >=\'2014-05-29\' ORDER BY id asc LIMIT 149420 ,20;
+—-+————-+————-+——-+—————+————-+———+——+——–+—————————–+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+————-+——-+—————+————-+———+——+——–+—————————–+
| 1 | SIMPLE | relation | range | ind_endtime | ind_endtime | 9 | NULL | 349622 | Using where; Using filesort |
+—-+————-+————-+——-+—————+————-+———+——+——–+—————————–+
1 row in set (0.00 sec)
其执行时间:优化后:
复制代码代码如下:
SELECT a.* FROM relation a, (select id from relation where biz_type ='0' AND end_time >='2014-05-29' ORDER BY id asc LIMIT 149420 ,20 ) b where a.id=b.id
复制代码代码如下:
root@xxx 12:33:43>explain SELECT a.* FROM relation a, (select id from relation where biz_type ='0' AND end_time >='2014-05-29' ORDER BY id asc LIMIT 149420 ,20 ) b where a.id=b.id;
+—-+————-+————-+——–+—————+———+———+——+——–+——-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+————-+——–+—————+———+———+——+——–+——-+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 20 | |
| 1 | PRIMARY | a | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 8 | b.id | 1 | |
| 2 | DERIVED | relation | index | ind_endtime | PRIMARY | 8 | NULL | 733552 | |
+—-+————-+————-+——–+—————+———+———+——+——–+——-+
3 rows in set (0.36 sec)