MySQL下Limit使用及性能分析

栏目:it技术分享大全 发布时间:2026-08-26 03:17
实际测试发现,MySQL中同样的Limit查询在不同数据量下性能可能相差十倍以上。问题的根源在于Offset对全表扫描的放大效应,即使使用索引也可能因排序导致效率低下。通过主键范围判断或复合索引,可以有效解决千万级数据的分页查询瓶颈。

MySQL下Limit使用及性能分析(图1)

对于一直用Oracle的我,今天可是非常诧异,MySQL中同一个函数在不同数量级上的性能居然差距如此之大。

先看表ibmng(id,title,info) 唯一 id key 索引title

先看看两条语句:

select * from ibmng limit 1000000,10

select * from ibmng limit 10,10

很多人都会认为不会有多大差别,但是他们都错了,差别太大了,(可能机器不同有点差距,但绝对10倍以上)具体执行时间留给好奇的同学。

这是为什么呢,都是offset的错!

优化的话你可以想方法减小offset,如以下:

Select * From ibmng Where id >=(
Select id From ibmng Order By id limit 1000000,1
) limit 10

MySQL下Limit使用及性能分析(图2)

大家一定会看到问题, limit 1000000,1 同样offset不是一样大吗,肯定不能优化。(但是,又错了,执行之后才知道结果!)

原因是id是索引,所有快,那么如下sql呢:

select id from ibmng where title=’mysql’ order by id limit 1000000,10;

这条sql大家又会猜错,同样慢的跟蜗牛一样。(在此大家都会想title加了索引啊怎么会这样!)

接下来大家再执行一条sql如下:

select id from ibmng where title=’mysql’ limit 1000000,10;

执行之后你会发现速度是sousou的快!

原因看出来了吧,都是用了索引的原因,如果你要用select id from ibmng where title=’mysql’ order by id limit 1000000,10; 那么就追加复合索引(title,id )吧!

注意:接下来与limit无关!

最后回到我现在的场景,如果千万级别的数据分批次读取统计的话,不要使用limit最好,用主键范围判断最佳!(eg:id<=1001000 and id>=1000001)

MySQL下Limit使用及性能分析(图3)

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