分页场景慢?MySQL的锅!


作者:牛牛玛特 公众号:牛牛玛特

从一个问题说起

牛牛六年前刚工作的时候,发现分页场景下,当offset变大,MySQL处理速度非常慢!具体sql如下:

select * from t_record where age > 10 offset 10000 limit 10

下表所示为表t_record结构,为了简单起见,只列了我们将讨论的字段,其余字段省略。

字段名类型
描述
id
bigint(20) unsigned主键id
age
int年龄

其中t_record是要查询的数据表,表中一共有50000条记录,age字段上有索引,且age>10的记录有20000条。

这条语句非常慢,基本达到了秒级延迟,在第二次请求有缓存之后,才变快。
在数据量这么少的情况下,走索引还这么慢,这完全不能接受,我就问我导师为什么,他反问“索引场景,MySQL中获得第n大的数,时间复杂度是多少?”

答案的追寻

小白直觉作答

当时只知道MySQL索引使用的是树,瞎猜了个O(logn),心想二叉树找一个节点不就是O(logn)么。自然而然,导师白了一眼,让我自己去研究。

继续解答

想来想去…只能从底层结构分析了,MySQL的索引是B+树。仔细想一下,就会发现通过索引去找很别扭。因为你不知道前n个数在其他子树的分布情况,也没有标记让你能快速选择去哪个子树寻找,我们无法利用B+树分支过滤的查找特性。
这下我明白导师的用意了——offset n,就是从第n大的数开始找!第n大的数没法使用树分支查找,所以offset,也不能!

回到我们一开始的问题:

select * from t_record where age > 10 offset 10000 limit 10

通过二级索引age,我们只能找到对应的起始节点,但无法通过树结构过滤掉10000个节点,再获取10个节点,因为我们无法知道某个子树下有多少数据,就无法通过分支进行排除。

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那该怎么办呢?

我们来仔细看下B+树的结构,它不光有常规树的分支结构,底部还有一个由叶子节点组成链表。

显而易见,最方便最快的方式,就是用树定位到起始位置,然后直接通过叶子节点组成的链表,以O(n)的复杂度找到第n大的数据。

回到我们最初的问题,总结一下:问题的本质其实就是让offset找到第n大的数,再通过链表遍历,在数据量很大的情况下,确实会慢。

但是即使是O(n),也不至于仅有几万数据就慢得令人发指。

是不是还有其他影响因素?

系统学习

牛牛决定深入研究,带着问题去查找了很多资料。

这里推荐两本书,一本《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》,通过它可以对InnoDB的底层机制,如acid、mvcc、索引实现、文件存储,有更深的理解。

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第二本是《高性能MySQL》,这本书从使用层面着手,讲得比较深入,并提到了很多设计和优化的思路,对日常工作和学习都有很大的帮助。

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两本书相结合,反复领会,MySQL就差不多能登堂入室了。
针对我们的问题,这里介绍两个相关的概念:

  • 聚簇索引:包含主键索引和对应的实际数据,索引的叶子节点就是数据节点;
  • 辅助索引:也叫二级节点,其叶子节点还是索引节点,并没有完整的数据,仅包含了索引值本身和主键id,用主键id反查聚蔟索引才能获取完整数据。
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如图所示,offset会先从二级索引的链表顺序找10000个节点。

注意,即使这10000个节点会被扔掉,MySQL也会通过二级索引上的主键id,去聚簇索引上查一遍数据,这可是10000次随机IO,自然慢成哈士奇。


大家读到这里可能会提出疑问,为什么MySQL会有这种行为?

这和它的优化器有关系,也算是MySQL的一个大坑,时至今日,也没有优化。

问题的解决

针对分页性能问题,《高性能MySQL》中提到了两种方案,让我们一起来看看:

方案一:产品上绕过

根据业务实际需求,看能否替换为上一页、下一页的功能,这样子就可以通过和上次返回数据进行比较,搭上树分支过滤的便车。特别在ios,android端,以前那种完全的分页是不常见的。即转换为如下sql,第一次last_id传0即可。

select * from t_record where id > last_id  limit 10

优点

1.能利用树的分支结构,过滤掉第n个数之前的数据集;

2.直接通过主键索引查找,省略了二级索引查找过程,性能会更高。

缺点

1.使用场景其实是受限制的。比如,如果是针对age字段有条件判断,再分页,那么使用主键id查找就不满足需求;

2.把主键id暴露出去了,这个本身不应该是业务层面关心的字段。

可以看到,该方案在我们的场景中,是不适用的。

因为我们还有age做过滤条件,此时用大于主键id的方式,虽然看起来变成顺序IO了,但由于是根据主键id排列来寻找,而不是根据需要的age索引,所以会导致MySQL去查更多的数据。虽然不符合我们案例的需求,但还是来看看优缺点:

方案二:正面刚

这里先介绍一个概念

索引覆盖:当辅助索引查询的数据只有主键id和辅助索引本身,那么就不必再去查聚簇索引。

思路如下:

select * from t_record id in
(select id from t_record where age > 10 offset 10000 limit 10)

这句话是说,先从条件查询中,查找数据对应的数据库唯一id值,因为主键在辅助索引上就有,所以不用回归到聚簇索引的磁盘上拉取。

如此以来,offset部分均不需要去反查聚蔟索引,只有limit出来的10个主键id会去查询聚簇索引,这样只会十次随机IO。

在业务确实需要用分页的情况下,使用该方案可以大幅度提高性能。通常能满足性能要求。

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优点

1.维持了分页需求,适用所有limit offset场景,大大减少随机IO,提高了性能;

2.二级索引上,只查找id,传输的数据包也变小。

缺点

二级索引上还是会走下面的链表来遍历,这部分时间复杂度还是O(n)。

方案选型

如果产品本身的需求,是分上下页,且没用其他过滤条件,可以用方案一。

方案二更具有普适性,同时由于合理分表的大小,一般也就500w,二级索引上O(n)的查找损耗,通常也在可接受范围。

总结

从一个小问题,往下深究,不仅可以深入理解这个问题,在面试和工作中大放异彩,同时在探索的过程中,自身的知识储备也能得到拓展,是技术的一个提升捷径。祝大家工作顺利,牛牛码特!


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