本文來源：toutiao.com/i6860655404431442444
不需要擔心數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化問題的日子已經(jīng)一去不復返了。隨著時代的進步，隨著野心勃勃的企業(yè)想要變成下一個 Facebook，隨著為機器學習預測收集盡可能多數(shù)據(jù)的想法的出現(xiàn)，作為開發(fā)人員，我們要不斷地打磨我們的 API，讓它們提供可靠和有效的端點，從而毫不費力地瀏覽海量數(shù)據(jù)。如果你做過后臺開發(fā)或數(shù)據(jù)庫架構，你可能是這么分頁的：
如果你真的是這么分頁，那么我不得不抱歉地說，你這樣做是錯的。你不以為然？沒關系。Slack、Shopify 和 Mixmax 這些公司都在用我們今天將要討論的方式進行分頁。我想你很難找出一個不使用 OFFSET 和 LIMIT 進行數(shù)據(jù)庫分頁的人。對于簡單的小型應用程序和數(shù)據(jù)量不是很大的場景，這種方式還是能夠“應付”的。如果你想從頭開始構建一個可靠且高效的系統(tǒng)，在一開始就要把它做好。今天我們將探討已經(jīng)被廣泛使用的分頁方式存在的問題，以及如何實現(xiàn)高性能分頁。1.OFFSET 和 LIMIT 有什么問題？
正如前面段落所說的那樣，OFFSET 和 LIMIT 對于數(shù)據(jù)量少的項目來說是沒有問題的。但是，當數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)量超過服務器內(nèi)存能夠存儲的能力，并且需要對所有數(shù)據(jù)進行分頁，問題就會出現(xiàn)。為了實現(xiàn)分頁，每次收到分頁請求時，數(shù)據(jù)庫都需要進行低效的全表掃描。什么是全表掃描？全表掃描 (又稱順序掃描) 就是在數(shù)據(jù)庫中進行逐行掃描，順序讀取表中的每一行記錄，然后檢查各個列是否符合查詢條件。這種掃描是已知最慢的，因為需要進行大量的磁盤 I/O，而且從磁盤到內(nèi)存的傳輸開銷也很大。
這意味著，如果你有 1 億個用戶，OFFSET 是 5 千萬，那么它需要獲取所有這些記錄 (包括那么多根本不需要的數(shù)據(jù))，將它們放入內(nèi)存，然后獲取 LIMIT 指定的 20 條結果。https://www.db-fiddle.com/f/3JSpBxVgcqL3W2AzfRNCyq/1?ref=hackernoon.com左邊的 Schema SQL 將插入 10 萬行數(shù)據(jù)，右邊有一個性能很差的查詢和一個較好的解決方案。只需單擊頂部的 Run，就可以比較它們的執(zhí)行時間。第一個查詢的運行時間至少是第二個查詢的 30 倍。數(shù)據(jù)越多，情況就越糟?？纯次覍?10 萬行數(shù)據(jù)進行的 PoC。https://github.com/IvoPereira/Efficient-Pagination-SQL-PoC?ref=hackernoon.com現(xiàn)在你應該知道這背后都發(fā)生了什么：OFFSET 越高，查詢時間就越長。2.替代方案
你要在本地保存上一次接收到的主鍵 (通常是一個 ID) 和 LIMIT，而不是 OFFSET 和 LIMIT，那么每一次的查詢可能都與此類似。為什么？因為通過顯式告知數(shù)據(jù)庫最新行，數(shù)據(jù)庫就確切地知道從哪里開始搜索（基于有效的索引），而不需要考慮目標范圍之外的記錄。
返回同樣的結果，第一個查詢使用了 12.80 秒，而第二個僅用了 0.01 秒。要使用這種基于游標的分頁，需要有一個惟一的序列字段 (或多個)，比如惟一的整數(shù) ID 或時間戳，但在某些特定情況下可能無法滿足這個條件。我的建議是，不管怎樣都要考慮每種解決方案的優(yōu)缺點，以及需要執(zhí)行哪種查詢。如果需要基于大量數(shù)據(jù)做查詢操作，Rick James 的文章提供了更深入的指導。http://mysql.rjweb.org/doc.php/lists如果我們的表沒有主鍵，比如是具有多對多關系的表，那么就使用傳統(tǒng)的 OFFSET/LIMIT 方式，只是這樣做存在潛在的慢查詢問題。我建議在需要分頁的表中使用自動遞增的主鍵，即使只是為了分頁
下載APP