延迟关联：通过只查询必要的字段，然后在应用层通过关联查询获取详细信息。这种方法依赖于覆盖索引，当查询列都在索引中时，性能显著提高。引入ElasticSearch等搜索引擎：对于大规模数据，可以考虑使用基于倒排索引的搜索引擎，但这通常需要额外的架构和配置。通过以上策略，可以有效改善MySQL深度分页的性能问题，提...
mysql深度分页问题分析及解决方案
在处理大量数据的MySQL分页查询时，我遇到了查询速度随页数增加而显著下降的问题，即所谓的深度分页问题。以下是一些案例和解决方案的分析。
例如，我在处理一个问卷调查表，数据量超过130万，且持续增长。在展示时，随着页数的增加，查询速度变得极为缓慢。表结构如下：
当前数据量为：1371689
我们对比了两条SQL语句：第一条从偏移量100处取3条数据，几乎瞬间完成；而从偏移量100W处取3条，却需要近5秒，区别仅仅在于偏移量大小，这种延迟在实际业务中是无法接受的，偏移量越大，查询时间增长更快。
查询速度下降的原因在于，随着偏移量增加，MySQL的执行计划发生了变化。第一种情况是范围扫描，虽然效率不高，但利用了索引。而第二种情况则是全表扫描，涉及回表和文件排序，导致性能急剧下降。
为解决这个问题，可以采取以下策略：
主键索引优化：在查询下一页时，带上上一页的最大Id，利用主键递增的特性，例如，通过maxId限制查询范围，如:这种方法要求主键递增且前端需传递maxId，但不支持随机跳页，只能实现上下翻页。延迟关联：通过只查询必要的字段，然后在应用层通过关联查询获取详细信息。这种方法依赖于覆盖索引，当查询列都在索引中时，性能显著提高。引入ElasticSearch等搜索引擎：对于大规模数据，可以考虑使用基于倒排索引的搜索引擎，但这通常需要额外的架构和配置。通过以上策略，可以有效改善MySQL深度分页的性能问题，提高查询效率。
2024-10-12
