MySQL深度分页

1. 什么是深度分页

深度分页问题的本质是在 MySQL 数据库中，通过 LIMIT 和 OFFSET 关键字进行分页时，MySQL 需要在每次查询时扫描整张表，直到找到当前页的数据。这种查询方式需要进行大量的磁盘 I/O 和内存操作，导致查询效率非常低下。当我们每次查询的记录数很小，但是查询次数很多时，就会产生大量的 I/O 操作，严重影响查询效率。
例如有个sql

select id,name,balance from account where update_time> '2020-09-19' limit 100000,10;

假设update_time 是有索引的，这个sql的执行流程：

1. 通过普通二级索引树idx_update_time，过滤update_time条件，找到满足条件的记录ID。
2. 通过ID，回到主键索引树，找到满足记录的行，然后取出展示的列（回表）
3. 扫描满足条件的100010行，然后扔掉前100000行，返回。

假如 LIMIT 和 OFFSET 关键字同时进行使用的话，limit语句会先扫描offset+n行，然后再丢弃掉前offset行，返回后n行数据。也就是说limit 100000,10，就会扫描100010行，而limit 0,10，只扫描10行。这就是深度分页问题。

2. 优化方式

1. 通过子查询优化

因为以上的SQL，回表了100010次，实际上，我们只需要10条数据，也就是我们只需要10次回表其实就够了。因此，我们可以通过减少回表次数来优化。
其实我们只需要把条件转移到主键索引树就行了。

如果我们把查询条件，转移回到主键索引树，就可以减少回表次数了。转移到主键索引树查询的话，查询条件得改为主键id了，之前SQL的update_time这些条件就抽到子查询。
子查询那里怎么抽的呢？因为二级索引叶子节点是有主键ID的，所以我们直接根据update_time来查主键ID即可，同时我们把 limit 100000的条件，也转移到子查询，完整SQL如下：

select id,name,balance FROM account where id >= (select a.id from account a where a.update_time >= '2020-09-19' limit 100000, 1) LIMIT 10;

我们来看下执行计划

由执行计划得知，子查询 table a查询是用到了idx_update_time索引。首先在索引上拿到了聚集索引的主键ID,省去了回表操作，然后第二查询直接根据第一个查询的 ID往后再去查10个就可以了

2. 标签记录法

limit 深分页问题的本质原因就是：偏移量（offset）越大，mysql就会扫描越多的行，然后再抛弃掉。这样就导致查询性能的下降。
其实我们可以采用标签记录法，就是标记一下上次查询到哪一条了，下次再来查的时候，从该条开始往下扫描。就好像看书一样，上次看到哪里了，你就折叠一下或者夹个书签，下次来看的时候，直接就翻到了。
假设上一次记录到100000，则SQL可以修改为：

select  id,name,balance FROM account where id > 100000 order by id limit 10;

这样的话，后面无论翻多少页，性能都会不错的，因为命中了id索引。

3. 使用标签记录法的例子

假设现在有表结构如下，并且有200万数据

CREATE TABLE account ( id varchar(32) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '主键', account_no varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '账号' amount decimal(20,2) DEFAULT NULL COMMENT '金额' type varchar(10) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '类型A，B' create_time datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', update_time datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (id), KEY `idx_account_no` (account_no), KEY `idx_create_time` (create_time) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='账户表' 

需求是这样：获取最2021年的A类型账户数据，上报到大数据平台。
我们来使用标签记录法，避免深度分页问题：

//查询最小IDString  lastId = accountDAO.queryMinId();//查询最小ID对应的SQL<select id="queryMinId" returnType=“java.lang.String”>select MIN(id) from accountwhere create_time >='2021-01-01 00:00:00'and type ='A'</select>//一页的条数Integer pageSize = 100;List<AcctountPO> list ;do{   list = listAccountByPage(lastId,pageSize);   //标签记录法，记录上次查询过的Id   lastId = list.get(list,size()-1).getId();    //上报大数据    postBigData(list);}while(CollectionUtils.isNotEmpty(list));<select id ="listAccountByPage">  select *   from account   where create_time >='2021-01-01 00:00:00'  and id > #{lastId}  and type ='A'  order by id asc    limit #{pageSize}</select>

其中使用order by id 是为了应对id主键不连续的情况。

B+树的节点数据是有大小顺序的，所以limit 10，能保证读到db中10条逻辑大小相邻的数据，即不会漏掉数据

来源地址：https://blog.csdn.net/qq_21040559/article/details/130555007