本篇文章為大家帶來了關於mysql的相關知識，主要介紹了優雅地解決mysql深分頁問題，本文將會討論當mysql表大數據量的情況，如何優化深分頁問題，並附上最近的優化慢sql問題的案例偽代碼，希望對大家有幫助。
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#日常需求開發過程中，相信大家對於limit一定不會陌生，但使用limit時，當偏移（offset）非常大時，會發現查詢效率越來越慢。一開始limit 2000時，可能200ms,就能查詢出需要的到數據，但是當limit 4000 offset 100000時，會發現它的查詢效率已經需要1S左右，那要是更大的時候呢，只會越來越慢。
本文將會討論當mysql表大數據量的情況，如何優化深分頁問題，並附上最近的優化慢sql問題的案例偽代碼。
先看看表格結構（隨便舉了個例子，表結構不全，無用字段就不進行展示了）
CREATE TABLE `p2p_detail_record` ( `id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主键', `batch_num` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上报数量', `uptime` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上报时间', `uuid` varchar(64) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '会议id', `start_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '开始时间', `answer_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '应答时间', `end_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '结束时间', `duration` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '持续时间', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_uuid` (`uuid`), KEY `idx_start_time_stamp` (`start_time_stamp`) //索引, ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='p2p通话记录详情表';
假設我們要查詢的深分頁SQL長這樣
select * from p2p_detail_record ppdr where ppdr .start_time_stamp >1656666798000 limit 0,2000
查詢效率是94ms，是不是很快？那如果我們limit 100000，2000呢，查詢效率是1.5S，已經非常慢，那如果更多呢？
讓我們來看看這個sql的執行計畫
也走到了索引，那為什麼還是慢呢？我們先來回顧一下mysql 的相關知識點。
叢集索引： 葉子節點儲存的是整行的資料。
非叢集索引： 葉子節點儲存的是整行的資料對應的主鍵值。
使用非叢集索引查詢的流程
回到這條sql為什麼慢的問題上，原因如下
1、limit語句會先掃描offset n行，然後丟棄掉前offset行，回傳後n行資料。也就是說limit 100000,10，就會掃描100010行，而limit 0,10，只掃描10行。這裡要回表100010次，大量的時間都在回表這個上面。
方案核心思路： 能不能事先知道要從哪個主鍵ID開始，減少回表的次數
select * from p2p_detail_record ppdr where id >= (select id from p2p_detail_record ppdr2 where ppdr2 .start_time_stamp >1656666798000 limit 100000,1) limit 2000
相同的查詢結果，也是10W條開始的第2000條，查詢效率為200ms，是不是快了不少。
標籤記錄法： 其實標記一下上次查詢到哪一條了，下次再來查的時候，從該條開始往下掃描。 類似書籤的作用
select * from p2p_detail_record ppdr where ppdr.id > 'bb9d67ee6eac4cab9909bad7c98f54d4' order by id limit 2000 备注：bb9d67ee6eac4cab9909bad7c98f54d4是上次查询结果的最后一条ID
使用標籤記錄法，效能都會不錯的，因為命中了id索引。但是這種方式有幾個缺點。
##優點：可跨頁查詢，想查哪一頁的資料就查哪一頁的資料。
缺點： 效率不如標籤記錄法。 原因： 例如需要查10W條數據後，第1000條，也需要先查詢出非聚簇索引對應的10W1000條數據，在取第10W開始的ID，進行查詢。
#優點： 查詢效率很穩定，而且非常快速。
缺點：#
关于第二点的说明： 该点一般都好解决，可使用任意不重复的字段进行排序即可。若使用可能重复的字段进行排序的字段，由于mysql对于相同值的字段排序是无序，导致如果正好在分页时，上下页中可能存在相同的数据。
需求： 需要查询查询某一时间段的数据量，假设有几十万的数据量需要查询出来，进行某些操作。
需求分析 1、分批查询（分页查询），设计深分页问题，导致效率较慢。
CREATE TABLE `p2p_detail_record` ( `id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主键', `batch_num` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上报数量', `uptime` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上报时间', `uuid` varchar(64) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '会议id', `start_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '开始时间', `answer_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '应答时间', `end_time_stamp` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '结束时间', `duration` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '持续时间', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_uuid` (`uuid`), KEY `idx_start_time_stamp` (`start_time_stamp`) //索引, ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='p2p通话记录详情表';
伪代码实现：
//最小ID
String lastId = null;
//一页的条数
Integer pageSize = 2000;
List<P2pRecordVo> list ;
do{
list = listP2pRecordByPage(lastId,pageSize); //标签记录法，记录上次查询过的Id
lastId = list.get(list.size()-1).getId(); //获取上一次查询数据最后的ID，用于记录
//对数据的操作逻辑
XXXXX();
}while(isNotEmpty(list));
<select id ="listP2pRecordByPage">
select *
from p2p_detail_record ppdr where 1=1
<if test = "lastId != null">
and ppdr.id > #{lastId}
</if>
order by id asc
limit #{pageSize}
</select>这里有个小优化点: 可能有的人会先对所有数据排序一遍，拿到最小ID，但是这样对所有数据排序，然后去min（id),耗时也蛮长的，其实第一次查询，可不带lastId进行查询，查询结果也是一样。速度更快。
1、当业务需要从表中查出大数据量时，而又项目架构没上ES时，可考虑使用标签记录法的方式，对查询效率进行优化。
2、从需求上也应该尽可能避免，在大数据量的情况下，分页查询最后一页的功能。或者限制成只能一页一页往后划的场景。
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