MySQL用limit为什么会影响性能？
一、前言
首先说明一下Mysql的版本：
mysql> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.7.17 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec)
表结构：
mysql> desc test; +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ | id | bigint(20) unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment | | val | int(10) unsigned | NO | MUL | 0 | | | source | int(10) unsigned | NO | | 0 | | +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ 3 rows in set (0.00 sec)
id为自增主键，val为唯一索引。
灌入大量的数据，共500万。
mysql> select count(*) from test; +----------+ | count(*) | +----------+ | 5242882 | +----------+ 1 row in set (4.25 sec)
我们知道，当limit offset rows中的offset很大时，会出现效率问题。
mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5; +---------+-----+--------+ | id | val | source | +---------+-----+--------+ | 3327622 | 4 | 4 | | 3327632 | 4 | 4 | | 3327642 | 4 | 4 | | 3327652 | 4 | 4 | | 3327662 | 4 | 4 | +---------+-----+--------+ 5 rows in set (15.98 sec)
为了达到相同的目的，我们一般会改写成如下语句：
mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id; +---------+-----+--------+---------+ | id | val | source | id | +---------+-----+--------+---------+ | 3327622 | 4 | 4 | 3327622 | | 3327632 | 4 | 4 | 3327632 | | 3327642 | 4 | 4 | 3327642 | | 3327652 | 4 | 4 | 3327652 | | 3327662 | 4 | 4 | 3327662 | +---------+-----+--------+---------+ 5 rows in set (0.38 sec)
时间相差很明显
为什么会出现上面的结果呢？
我们看一下select * from test where val = 4 limit 300000,5;的查询过程。
查询到索引叶子结点数据
根据叶子结点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。
类似下面这张图：
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，最后再将结果过滤掉前300000条，取出最后的5条。mysql耗费了大量的随机io在查询聚簇索引的数据上，而又300000次随机io查询到的数据是不会出现在结果集当中的。
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结点查询到最后需要的5个结点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次的随机io，类似于下面的图片的过程：
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是扫描了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有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。
可以通过间接的方式来证实。
lnnoDB中buffer pool 。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buffer pool中的数据页的数量。预测结果是运行
select * from test a inner join （select id from test where val = 4 limit 300000，5）b>之后，buffer pool中的数据页的数量远远少于
select * from test val = 4 limit 300000，5；对应的数量，因为前一个sql只访问了5次的数据页，而后一个sql访问300005次数据页。
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name; Empty set (0.04 sec)
可以看出，目前buffer pool中没有关于test表的数据页。
mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5; +---------+-----+--------+ | id | val | source | +---------+-----+--------+ | 3327622 | 4 | 4 | | 3327632 | 4 | 4 | | 3327642 | 4 | 4 | | 3327652 | 4 | 4 | | 3327662 | 4 | 4 | +---------+-----+--------+ 5 rows in set (26.19 sec) mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name; +------------+----------+ | index_name | count(*) | +------------+----------+ | PRIMARY | 4098 | | val | 208 | +------------+----------+ 2 rows in set (0.04 sec)
可以看出，此时buffer pool中关于test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 >为了防止上次实验的影响。
我们需要清空buffer pool，重启mysql
mysqladmin shutdown /usr/local/bin/mysqld_safe & mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name; Empty set (0.03 sec) 运行sql： mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id; +---------+-----+--------+---------+ | id | val | source | id | +---------+-----+--------+---------+ | 3327622 | 4 | 4 | 3327622 | | 3327632 | 4 | 4 | 3327632 | | 3327642 | 4 | 4 | 3327642 | | 3327652 | 4 | 4 | 3327652 | | 3327662 | 4 | 4 | 3327662 | +---------+-----+--------+---------+ 5 rows in set (0.09 sec) mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name; +------------+----------+ | index_name | count(*) | +------------+----------+ | PRIMARY | 5 | | val | 390 | +------------+----------+ 2 rows in set (0.03 sec)
我们可以很明显的看出两者的差别：
第一个sql加载l4098个数据页到buffer pool，而第二个只加载了5个数据页到buffer pool。符合我们的预测，也证实了为什么第一个sql会变慢，读取了大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。
而且会造成一个问题：加载了很多的热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool 的污染，占用buffer pool 的空间。
遇到的问题
为了在每次重启时确保清空buffer pool，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出buffer pool中的数据和在数据库开启时载入在磁盘上备份buffer pool的数据。
