一次SQL查询优化原理分析（900W+数据，从17s到300ms）

发布时间：2025-11-05 01:28:11 来源：云智核 作者：系统运维

有一张财务流水表，次S查询未分库分表，优化原理目前的分析数据量为9555695，分页查询使用到了limit，次S查询优化之前的优化原理查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的分析方式调整SQL后，耗时347 ms (execution: 163 ms,次S查询 fetching: 184 ms);

一，前言

首先说明一下MySQL的次S查询版本：

表结构：

id为自增主键，val为非唯一索引。优化原理

灌入大量数据，分析共500万：

我们知道，次S查询当limit offset rows中的优化原理offset很大时，会出现效率问题：

为了达到相同的目的，我们一般会改写成如下语句：

时间相差很明显。

为什么会出现上面的结果?我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程：

查询到索引叶子节点数据。

根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。

类似于下面这张图：

像上面这样，需要查询300005次索引节点，查询300005次聚簇索引的亿华云数据，最后再将结果过滤掉前300000条，取出最后5条。MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。肯定会有人问：既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O，类似于下面图片的过程

其实我也想问这个问题。 

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。我只能通过间接的方式来证实：InnoDB中有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中的亿华云计算数据页的数量。预测结果是运行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之后，buffer pool中的数据页的数量远远少于select * from test where val=4 limit 300000,5;对应的数量，因为前一个sql只访问5次数据页，而后一个sql访问300005次数据页。select * from test where val=4 limit 300000,5

可以看出，目前buffer pool中没有关于test表的数据页。

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) ;为了防止上次试验的影响，我们需要清空buffer pool，重启mysql。

运行sql：

我们可以明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个sql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会慢：读取大量的无用数据行(300000)，最后却抛弃掉。

而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的云服务器污染，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。

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