先来看一个面试场景：
也许有些朋友根本就没遇过上千万数据量的表，也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。
今天就来带大家实操一下，这次是基于MySQL 5.7.26版本做测试
没有一千万的数据怎么办？
创建呗
代码创建一千万？那是不可能的，太慢了，可能真的要跑一天。可以采用数据库脚本执行速度快很多。
CREATE TABLE `user_operation_log` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `ip` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `op_data` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `attr1` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `attr2` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `attr3` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `attr4` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `attr5` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `attr6` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `attr7` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `attr8` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `attr9` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `attr10` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `attr11` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, `attr12` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
采用批量插入，效率会快很多，而且每1000条数就commit，数据量太大，也会导致批量插入效率慢
DELIMITER ;;
CREATE PROCEDURE batch_insert_log()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
DECLARE userId INT DEFAULT 10000000;
set @execSql = 'INSERT INTO `test`.`user_operation_log`(`user_id`, `ip`, `op_data`, `attr1`, `attr2`, `attr3`, `attr4`, `attr5`, `attr6`, `attr7`, `attr8`, `attr9`, `attr10`, `attr11`, `attr12`) VALUES';
set @execData = '';
WHILE i<=10000000 DO
set @attr = "'测试很长很长很长很长很长很长很长很长很长很长很长很长很长很长很长很长很长的属性'";
set @execData = concat(@execData, "(", userId + i, ", '10.0.69.175', '用户登录操作'", ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ")");
if i % 1000 = 0
then
set @stmtSql = concat(@execSql, @execData,";");
prepare stmt from @stmtSql;
execute stmt;
DEALLOCATE prepare stmt;
commit;
set @execData = "";
else
set @execData = concat(@execData, ",");
end if;
SET i=i+1;
END WHILE;
END;;
DELIMITER ;田哥的电脑配置比较低：win10 标压渣渣i5 读写约500MB的SSD
由于配置低，本次测试只准备了3148000条数据，占用了磁盘5G(还没建索引的情况下)，跑了38min，电脑配置好的同学，可以插入多点数据测试
SELECT count(1) FROM `user_operation_log`
返回结果：3148000
三次查询时间分别为：
MySQL 支持 LIMIT 语句来选取指定的条数数据， Oracle 可以使用 ROWNUM 来选取。
MySQL分页查询语法如下：
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
下面我们开始测试查询结果：
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 10
查询3次时间分别为：
这样看起来速度还行，不过是本地数据库，速度自然快点。
换个角度来测试
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 10 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 100 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 1000 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 10000 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 100000 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 1000000
查询时间如下：
| 数量 | 第一次 | 第二次 | 第三次 |
|---|---|---|---|
| 10条 | 53ms | 52ms | 47ms |
| 100条 | 50ms | 60ms | 55ms |
| 1000条 | 61ms | 74ms | 60ms |
| 10000条 | 164ms | 180ms | 217ms |
| 100000条 | 1609ms | 1741ms | 1764ms |
| 1000000条 | 16219ms | 16889ms | 17081ms |
从上面结果可以得出结束：数据量越大，花费时间越长
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 100, 100 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1000, 100 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 100 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 100000, 100 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 100
| 偏移量 | 第一次 | 第二次 | 第三次 |
|---|---|---|---|
| 100 | 36ms | 40ms | 36ms |
| 1000 | 31ms | 38ms | 32ms |
| 10000 | 53ms | 48ms | 51ms |
| 100000 | 622ms | 576ms | 627ms |
| 1000000 | 4891ms | 5076ms | 4856ms |
从上面结果可以得出结束：偏移量越大，花费时间越长
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 100, 100 SELECT id, attr FROM `user_operation_log` LIMIT 100, 100
既然我们经过上面一番的折腾，也得出了结论，针对上面两个问题：偏移大、数据量大，我们分别着手优化
我们可以先定位偏移位置的 id，然后再查询数据
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 10 SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1 SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10
查询结果如下：
| sql | 花费时间 |
|---|---|
| 第一条 | 4818ms |
| 第二条(无索引情况下) | 4329ms |
| 第二条(有索引情况下) | 199ms |
| 第三条(无索引情况下) | 4319ms |
| 第三条(有索引情况下) | 201ms |
从上面结果得出结论：
缺点：只适用于id递增的情况
id非递增的情况可以使用以下写法，但这种缺点是分页查询只能放在子查询里面
注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit，所以采用了多个嵌套select
SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id IN (SELECT t.id FROM (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 10) AS t)
这种方法要求更高些，id必须是连续递增，而且还得计算id的范围，然后使用 between，sql如下
SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id between 1000000 AND 1000100 LIMIT 100 SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= 1000000 LIMIT 100
查询结果如下：
| sql | 花费时间 |
|---|---|
| 第一条 | 22ms |
| 第二条 | 21ms |
从结果可以看出这种方式非常快
注意：这里的 LIMIT 是限制了条数，没有采用偏移量
返回结果的数据量也会直接影响速度
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000 SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000 SELECT id, user_id, ip, op_data, attr1, attr2, attr3, attr4, attr5, attr6, attr7, attr8, attr9, attr10, attr11, attr12 FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000
查询结果如下：
| sql | 花费时间 |
|---|---|
| 第一条 | 15676ms |
| 第二条 | 7298ms |
| 第三条 | 15960ms |
从结果可以看出减少不需要的列，查询效率也可以得到明显提升
第一条和第三条查询速度差不多，这时候你肯定会吐槽，那我还写那么多字段干啥呢，直接 * 不就完事了
注意本人的 MySQL 服务器和客户端是在_同一台机器_上，所以查询数据相差不多，有条件的同学可以测测客户端与MySQL分开
在这里顺便补充一下为什么要禁止 SELECT *。难道简单无脑，它不香吗？
主要两点：
最后还是希望大家自己去实操一下，肯定还可以收获更多！
以上是面试官：千万级数据，怎么快速查询？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
