開發經常遇到分頁查詢的需求，但是當翻頁過多的時候，就會產生深分頁，導致查詢效率急劇下降。 有沒有什麼辦法，能解決深分頁的問題呢？ 本文總結了三種優化方案，查詢效率直接提升10倍，一起學習一下。 ...
開發經常遇到分頁查詢的需求，但是當翻頁過多的時候，就會產生深分頁，導致查詢效率急劇下降。
有沒有什麼辦法，能解決深分頁的問題呢？
本文總結了三種優化方案，查詢效率直接提升10倍，一起學習一下。
1. 準備數據
先創建一張用戶表，只在create_time欄位上加索引：
CREATE TABLE `user` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵',
`name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`create_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '創建時間',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_create_time` (`create_time`)
) ENGINE=InnoDB COMMENT='用戶表';
然後往用戶表中插入100萬條測試數據，這裡可以使用存儲過程：
drop PROCEDURE IF EXISTS insertData;
DELIMITER $$
create procedure insertData()
begin
declare i int default 1;
while i <= 100000 do
INSERT into user (name,create_time) VALUES (CONCAT("name",i), now());
set i = i + 1;
end while;
end $$
call insertData() $$
2. 驗證深分頁問題
每頁10條，當我們查詢第一頁的時候，速度很快：
select * from user
where create_time>'2022-07-03'
limit 0,10;
在不到0.01秒內直接返回了，所以沒顯示出執行時間。
當我們翻到第10000頁的時候，查詢效率急劇下降：
select * from user
where create_time>'2022-07-03'
limit 100000,10;
執行時間變成了0.16秒，性能至少下降了幾十倍。
耗時主要花在哪裡了？
- 需要掃描前10條數據，數據量較大，比較耗時
- create_time是非聚簇索引，需要先查詢出主鍵ID，再回表查詢，通過主鍵ID查詢出所有欄位
畫一下回表查詢流程：
1. 先通過create_time查詢出主鍵ID
2. 再通過主鍵ID查詢出表中所有欄位
別問為什麼B+樹的結構是這樣的？問就是規定。
可以看一下前兩篇文章。
然後我們就針對這兩個耗時原因進行優化。
3. 優化查詢
3.1 使用子查詢
先用子查詢查出符合條件的主鍵，再用主鍵ID做條件查出所有欄位。
select * from user
where id in (
select id from user
where create_time>'2022-07-03'
limit 100000,10
);
不過這樣查詢會報錯，說是子查詢中不支持使用limit。
我們加一層子查詢嵌套，就可以了：
select * from user
where id in (
select id from (
select id from user
where create_time>'2022-07-03'
limit 100000,10
) as t
);
執行時間縮短到0.05秒，減少了0.12秒，相當於查詢性能提升了3倍。
為什麼先用子查詢查出符合條件的主鍵ID，就能縮短查詢時間呢？
我們用explain查看一下執行計劃就明白了：
explain select * from user
where id in (
select id from (
select id from user
where create_time>'2022-07-03'
limit 100000,10
) as t
);
可以看到Extra列顯示子查詢中用到Using index，表示用到了覆蓋索引，所以子查詢無需回表查詢，加快了查詢效率。
3.2 使用inner join關聯查詢
把子查詢的結果當成一張臨時表，然後和原表進行關聯查詢。
select * from user
inner join (
select id from user
where create_time>'2022-07-03'
limit 100000,10
) as t on user.id=t.id;
查詢性能跟使用子查詢一樣。
3.3 使用分頁游標（推薦）
實現方式就是：當我們查詢第二頁的時候，把第一頁的查詢結果放到第二頁的查詢條件中。
例如：首先查詢第一頁
select * from user
where create_time>'2022-07-03'
limit 10;
然後查詢第二頁，把第一頁的查詢結果放到第二頁查詢條件中：
select * from user
where create_time>'2022-07-03' and id>10
limit 10;
這樣相當於每次都是查詢第一頁，也就不存在深分頁的問題了，推薦使用。
執行耗時是0秒，查詢性能直接提升了幾十倍。
這樣的查詢方式雖然好用，但是又帶來一個問題，就是跳轉到指定頁數，只能一頁頁向下翻。
所以這種查詢只適合特定場景，比如資訊類APP的首頁。
互聯網APP一般採用瀑布流的形式，比如百度首頁、頭條首頁，都是一直向下滑動翻頁，並沒有跳轉到制定頁數的需求。
不信的話，可以看一下，這是頭條的瀑布流：
傳參中帶了上一頁的查詢結果。
響應數據中，返回了下一頁查詢條件。
所以這種查詢方式的應用場景還是挺廣的，趕快用起來吧。
知識點總結：
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