面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？

1 先给结论

对于1千万的数据查询，主要关注分页查询过程中的性能

针对偏移量大导致查询速度慢：

先对查询的字段创建唯一索引

根据业务需求，先定位查询范围（对应主键id的范围，比如大于多少、小于多少、IN）

查询时，将第2步确定的范围作为查询条件

针对查询数据量大的导致查询速度慢：

查询时，减少不需要的列，查询效率也可以得到明显提升

一次尽可能按需查询较少的数据条数

借助nosql缓存数据等来减轻mysql数据库的压力

2 准备数据

2.1 创建表

CREATE TABLE `user_operation_log`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `ip` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `op_data` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr1` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr2` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr3` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr4` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr5` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr6` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr7` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr8` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr9` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr10` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr11` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr12` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

2.2 造数据脚本

采用批量插入，效率会快很多，而且每1000条数就commit，数据量太大，也会导致批量插入效率慢

DELIMITER ;;
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `batch_insert_log`()
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 1;
  DECLARE userId INT DEFAULT 10000000;
 set @execSql = 'INSERT INTO `big_data`.`user_operation_log`(`user_id`, `ip`, `op_data`, `attr1`, `attr2`, `attr3`, `attr4`, `attr5`, `attr6`, `attr7`, `attr8`, `attr9`, `attr10`, `attr11`, `attr12`) VALUES';
 set @execData = '';
  WHILE i<=10000000 DO
   set @attr = "rand_string(50)";
  set @execData = concat(@execData, "(", userId + i, ", '110.20.169.111', '用户登录操作'", ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ")");
  if i % 1000 = 0
  then
     set @stmtSql = concat(@execSql, @execData,";");
    prepare stmt from @stmtSql;
    execute stmt;
    DEALLOCATE prepare stmt;
    commit;
    set @execData = "";
   else
     set @execData = concat(@execData, ",");
   end if;
  SET i=i+1;
  END WHILE;
END
DELIMITER ;

delimiter $$
create function rand_string(n INT) 
returns varchar(255) #该函数会返回一个字符串
begin 
#chars_str定义一个变量 chars_str,类型是 varchar(100),默认值'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
 declare chars_str varchar(100) default
   'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
 declare return_str varchar(255) default '';
 declare i int default 0;
 while i < n do 
   set return_str =concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
   set i = i + 1;
   end while;
 return return_str;
end $$

2.3 执行存储过程函数

因为模拟数据流量是1000W，我这电脑配置不高，耗费了不少时间，应该个把小时吧

SELECT count(1) FROM `user_operation_log`;

image-20230331163130669

2.4 普通分页查询

MySQL 支持 LIMIT 语句来选取指定的条数数据， Oracle 可以使用 ROWNUM 来选取。

MySQL分页查询语法如下：

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset

第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量
第二个参数指定返回记录行的最大数目

下面我们开始测试查询结果：

SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 10;

查询3次时间分别为：

image-20230331164216737

image-20230331164250745

image-20230331164319760

这样看起来速度还行，不过是本地数据库，速度自然快点。

换个角度来测试

相同偏移量，不同数据量

SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 10;
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 100;
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 1000;
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 10000;
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 100000;
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 1000000;

image-20230331163554821

从上面结果可以得出结束：数据量越大，花费时间越长（这不是废话吗？😂）

相同数据量，不同偏移量

SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 100, 100;
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1000, 100;
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 100;
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 100000, 100;
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 100;

image-20230331163739605

从上面结果可以得出结束：偏移量越大，花费时间越长

3 如何优化

既然我们经过上面一番的折腾，也得出了结论，针对上面两个问题：偏移大、数据量大，我们分别着手优化

3.1 优化数据量大的问题

SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000
SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000
SELECT id, user_id, ip, op_data, attr1, attr2, attr3, attr4, attr5, attr6, attr7, attr8, attr9, attr10, attr11, attr12 FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000

查询结果如下：

image-20230331204013186

上面模拟的是从1000W条数据表中，一次查询出100W条数据，看起来性能不佳，但是我们常规业务中，很少有一次性从mysql中查询出这么多条数据量的场景。可以结合nosql缓存数据等等来减轻mysql数据库的压力。

因此，针对查询数据量大的问题：

查询时，减少不需要的列，查询效率也可以得到明显提升

一次尽可能按需查询较少的数据条数

借助nosql缓存数据等来减轻mysql数据库的压力

第一条和第三条查询速度差不多，这时候你肯定会吐槽，那我还写那么多字段干啥呢，直接 * 不就完事了

注意本人的 MySQL 服务器和客户端是在_同一台机器_上，所以查询数据相差不多，有条件的同学可以测测客户端与MySQL分开

SELECT * 它不香吗？

在这里顺便补充一下为什么要禁止 SELECT *。难道简单无脑，它不香吗？

主要两点：

用 "SELECT * " 数据库需要解析更多的对象、字段、权限、属性等相关内容，在 SQL 语句复杂，硬解析较多的情况下，会对数据库造成沉重的负担。
增大网络开销，* 有时会误带上如log、IconMD5之类的无用且大文本字段，数据传输size会几何增涨。特别是MySQL和应用程序不在同一台机器，这种开销非常明显。

3.2 优化偏移量大的问题

3.2.1 采用子查询方式

我们可以先定位偏移位置的 id，然后再查询数据

SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1;
SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10;

查询结果如下：

image-20230331194706798

这种查询效率不理想啊！！！奇怪，id是主键，主键索引不应当查询这么慢啊？？？

先EXPLAIN分析下sql语句：

EXPLAIN SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1;
EXPLAIN SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10;

奇怪，走了索引啊，而且是主键索引，如下

image-20230331195704778

image-20230331195904091

带着十万个为什么和千万个不甘心，尝试给主键再加一层唯一索引

ALTER TABLE `big_data`.`user_operation_log` 
ADD UNIQUE INDEX `idx_id`(`id`) USING BTREE;

由于数据量有1000W，所以，加索引需要等待一会儿，毕竟创建1000W条数据的索引，一般机器没那么快。

然后再次执行上面的查询，结果如下：

image-20230331195440793

天啊，这查询效率的差距不止十倍！！！

再次EXPLAIN分析一下：

image-20230331200317237

image-20230331200209341

命中的索引不一样，命中唯一索引的查询，效率高出不止十倍。

结论：

对于大表查询，不要太相信主键索引能够带来多少的性能提升，老老实实根据查询字段，添加相应索引吧！！！

但是上面的方法只适用于**==id是递增==**的情况，如果id不是递增的，比如雪花算法生成的id，得按照下面的方式：

注意：

某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit，所以采用了多个嵌套select
但这种缺点是分页查询只能放在子查询里面

SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id IN (SELECT t.id FROM (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 10) AS t);

查询所花费时间如下：

image-20230331201356087

EXPLAIN一下

EXPLAIN SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id IN (SELECT t.id FROM (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 10) AS t);

image-20230331201459758

3.2.2 采用 id 限定方式

这种方法要求更高些，**==id必须是连续递增==**（注意是连续递增，不仅仅是递增哦），而且还得计算id的范围，然后使用 between，sql如下

SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id between 1000000 AND 1000100 LIMIT 100;
SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= 1000000 LIMIT 100;

image-20230331202058138

可以看出，查询效率是相当不错的

注意：这里的 LIMIT 是限制了条数，没有采用偏移量

还是EXPLAIN分析一下

EXPLAIN SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id between 1000000 AND 1000100 LIMIT 100;
EXPLAIN SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= 1000000 LIMIT 100;

image-20230331202314419

image-20230331202334850

因此，针对分页查询，偏移量大导致查询慢的问题：

先对查询的字段创建唯一索引

根据业务需求，先定位查询范围（对应主键id的范围，比如大于多少、小于多少、IN）

查询时，将第2步确定的范围作为查询条件

面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？

面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？

1 先给结论

2 准备数据

2.1 创建表

2.2 造数据脚本

2.3 执行存储过程函数

2.4 普通分页查询

3 如何优化

3.1 优化数据量大的问题

3.2 优化偏移量大的问题

3.2.1 采用子查询方式

3.2.2 采用 id 限定方式

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