背景

我们日常做分页需求时，一般会用limit实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下，接下来让我们一起了解mysql的查询过程。

limit偏移量越大，查询会变的越慢？

接下来我们先造个表如下

CREATE TABLE account (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  name varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
  balance int(11) DEFAULT NULL COMMENT '积分',
  create_time datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  update_time datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (id),
  KEY idx_name (name),
  KEY idx_update_time (update_time) //索引
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='用户表';

比如我们查询sql如下

select id,name,balance from account where update_time> '2021-09-19' limit 100000,10;

这个SQL的执行时间如下：

执行完需要 0.742 秒，深分页为什么会 变慢 呢？如果换成 limit 0,10，只需要 0.006 秒哦

我们先来看下这个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。

执行计划 如下：

SQL变慢原因有两个：

1. 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。
2. limit 100000,10扫描更多的行数，也意味着回表更多的次数。

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。

回顾B+ 树结构

那么，如何减少回表次数呢？我们先来复习下B+树索引结构哈~

InnoDB中，索引分主键索引（聚簇索引）和二级索引

• 主键索引，叶子节点存放的是整行数据
• 二级索引，叶子节点存放的是主键的值。

把条件转移到主键索引树

如果我们把查询条件，转移回到主键索引树，那就可以减少回表次数啦。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这些条件咋办呢？抽到子查询那里嘛~

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;

查询效果一样的，执行时间只需要0.038秒！

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!

通过上面的案例我们可以看出，减少回表操作，可以大幅度提升查询效率

INNER JOIN 延迟关联

延迟关联的优化思路，跟子查询的优化思路其实是一样的：都是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。不同点是，延迟关联使用了inner join代替子查询。

优化后的SQL如下：

SELECT  acct1.id,acct1.name,acct1.balance FROM account acct1 INNER JOIN (SELECT a.id FROM account a WHERE a.update_time >= '2020-09-19' ORDER BY a.update_time LIMIT 100000, 10) AS  acct2 on acct1.id= acct2.id;

查询效果也是杠杆的，只需要0.034秒

执行计划如下：

查询思路就是，先通过idx_update_time二级索引树查询到满足条件的主键ID，再与原表通过主键ID内连接，这样后面直接走了主键索引了，同时也减少了回表。