面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？-Toy模板网

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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`;

面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？

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：
面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？

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;

面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？
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;

面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？
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：
面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？
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：
面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？
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
面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？

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：
面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？ 天啊，这查询效率的差距不止十倍！！！

再次EXPLAIN分析一下：
面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？

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：
面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？
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);

面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？

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;

面试官：一千万的数据，你是怎么查询的？
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;