本文主要是介绍Yachen Zhangmysql证明为什么用限制时间，偏移很大会影响性能，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
转自Yachen Zhang
首先说明一下MySQL的版本：
mysql > select version（）;
+ - --------- +
| version（）|
+ - --------- +
| 5。7。17 |
+ - --------- +
1行中 集合（0。00秒）
表结构：
mysql > desc测试;
+ - ------ + --------------------- + ------ + ----- + ----- ---- + ---------------- +
| Field | 类型| 空 | 关键| 默认| 额外|
+ - ------ + --------------------- + ------ + ----- + ----- ---- + ---------------- +
| id | bigint（20）unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| val | int（10）unsigned | NO | MUL | 0 | |
| 来源| int（10）unsigned | NO | | 0 | |
+ - ------ + --------------------- + ------ + ----- + ----- ---- + ---------------- +
3行中 集合（0。00秒）
id为自增主键，val为非唯一索引。
灌入大量数据，共500万：
mysql > select count（*）from test;
+ - -------- +
| count（*）|
+ - -------- +
| 5242882 |
+ - -------- +
1行中 组（4。25秒）
我们知道，当极限偏移行中的偏移很大时，会出现效率问题：
的MySQL > 选择 * 从测试其中 VAL = 4 限制 300000，5 ;
+ - ------- + ----- + -------- +
| id | val | 来源|
+ - ------- + ----- + -------- +
| 3327622 | 4 | 4 |
| 3327632 | 4 | 4 |
| 3327642 | 4 | 4 |
| 3327652 | 4 | 4 |
| 3327662 | 4 | 4 |
+ - ------- + ----- + -------- +
5行中 组（15。98秒）
为了达到相同的目的，我们一般会改写成如下语句：
的MySQL > 选择 * 从测试一个内连接（选择 ID 从测试，其中 VAL = 4 限制 300000，5）b 上 一个。id = b。ID ;
+ - ------- + ----- + -------- + --------- +
| id | val | 来源| id |
+ - ------- + ----- + -------- + --------- +
| 3327622 | 4 | 4 | 3327622 |
| 3327632 | 4 | 4 | 3327632 |
| 3327642 | 4 | 4 | 3327642 |
| 3327652 | 4 | 4 | 3327652 |
| 3327662 | 4 | 4 | 3327662 |
+ - ------- + ----- + -------- + --------- +
5行中 集合（0。38秒）
时间相差很明显
为什么会出现上面的结果？我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程：
- 查询到索引叶子节点数据。
- 根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。
类似于下面这张图：
像上面这样，需要查询300005次索引节点，查询300005次聚簇索引的数据，最后再结果过滤掉前300000条，取出最后5条.MySQL耗费了大量随机I / O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I / O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。
肯定会有人问：既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I / O ，类似于下面图片的过程：
其实我也想问这个问题
证实
下面我们实际操作一下来证实上述的推论：
为了证实select * from test where val=4 limit 300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点，我们需要知道MySQL没有办法统计在一个sql中通过索引节点查询数据节点的次数我先试了Handler_read_ *系列，很遗憾没有一个变量能满足条件。
我只能通过间接的方式来证实：
InnoDB中有缓冲池。里面存有最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql，来比较缓冲池中的数据页数量。预测结果是运行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id;之后，缓冲池中的数据页的数量远远少于select * from test where val=4 limit 300000,5;对应的数量，因为前一个sql只访问5次数据页，而后一个sql访问300005次数据页。
select * from test where val = 4 limit 300000,5
的MySQL > 选择 INDEX_NAME，计数（*）从 INFORMATION_SCHEMA。INNODB_BUFFER_PAGE 其中 INDEX_NAME 在（' VAL '，'主'）和 TABLE_NAME 像 '％测试％' 按组 INDEX_NAME;
空集（0。04秒）
可以看出，目前缓冲池中没有关于测试表的数据页。
的MySQL > 选择 * 从测试其中 VAL = 4 限制 300000，5 ;
+ - ------- + ----- + -------- +
| id | val | 来源|
+ - ------- + ----- + -------- +
| 3327622 | 4 | 4 |
| 3327632 | 4 | 4 |
| 3327642 | 4 | 4 |
| 3327652 | 4 | 4 |
| 3327662 | 4 | 4 |
+ - ------- + ----- + -------- +
5行中 组（26。19秒）
的MySQL > 选择 INDEX_NAME，计数（*）从 INFORMATION_SCHEMA。INNODB_BUFFER_PAGE 其中 INDEX_NAME 在（' VAL '，'主'）和 TABLE_NAME 像 '％测试％' 按组 INDEX_NAME;
+ - ---------- + ---------- +
| index_name | count（*）|
+ - ---------- + ---------- +
| 主要| 4098 |
| val | 208 |
+ - ---------- + ---------- +
2行中的 组（0。04秒）
可以看出，此时缓冲池中关于测试表有4098个数据页，208个索引页。
select * from test a inner join（select id from test where val = 4 limit 300000,5）b on a.id = b.id
为了防止上次试验的影响，我们需要清空缓冲池，重启mysql。
mysqladmin shutdown
/usr/local/bin/mysqld_safe &
的MySQL > 选择 INDEX_NAME，计数（*）从 INFORMATION_SCHEMA。INNODB_BUFFER_PAGE 其中 INDEX_NAME 在（' VAL '，'主'）和 TABLE_NAME 像 '％测试％' 按组 INDEX_NAME;
空集（0。03秒）
运行sql：
的MySQL > 选择 * 从测试一个内连接（选择 ID 从测试，其中 VAL = 4 限制 300000，5）b 上 一个。id = b。ID ;
+ - ------- + ----- + -------- + --------- +
| id | val | 来源| id |
+ - ------- + ----- + -------- + --------- +
| 3327622 | 4 | 4 | 3327622 |
| 3327632 | 4 | 4 | 3327632 |
| 3327642 | 4 | 4 | 3327642 |
| 3327652 | 4 | 4 | 3327652 |
| 3327662 | 4 | 4 | 3327662 |
+ - ------- + ----- + -------- + --------- +
5行中 集合（0。09秒）
的MySQL > 选择 INDEX_NAME，计数（*）从 INFORMATION_SCHEMA。INNODB_BUFFER_PAGE 其中 INDEX_NAME 在（' VAL '，'主'）和 TABLE_NAME 像 '％测试％' 按组 INDEX_NAME;
+ - ---------- + ---------- +
| index_name | count（*）|
+ - ---------- + ---------- +
| 主要| 5 |
| val | 390 |
+ - ---------- + ---------- +
2行中的 组（0。03秒）
我们可以看明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到缓冲池，而第二个sql只加载了5个数据页到缓冲池。符号我们的预测。为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。
而且会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到缓冲池，会造成缓冲池的污染，占用缓冲池的空间。
遇到的问题
- 为了在每次重启时确保清空缓冲池，我们需要关闭
innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，这两个选项能够控制数据库关闭时dump dump缓冲池中的数据和在数据库开启时载入在磁盘上备份缓冲池的数据。
在文中的情况下，内连接只会取极限pn，rn中的rn次数据页。而第一个sql会取pn + rn次数据页。
而取数据页是随机I / O，所以inner join的随机I / O少，比较快。
这篇关于Yachen Zhangmysql证明为什么用限制时间，偏移很大会影响性能的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
