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具體 sql 如下：

select * from t_record where age > 10 offset 10000 limit 10 

下表所示為表 t_record 結構，為了簡單起見，只列了我們將討論的字段，其余字段省略。

其中 t_record 是要查詢的數據表，表中一共有 50000 條記錄，age 字段上有索引，且 age>10 的記錄有 20000 條。

這條語句非常慢，基本達到了秒級延遲，在第二次請求有緩存之后，才變快。

在數據量這么少的情況下，走索引還這么慢，這完全不能接受，我就問我導師為什么，他反問“索引場景，MySQL 中獲得第 n 大的數，時間復雜度是多少?”

答案的追尋

①小白直覺作答

當時只知道 MySQL 索引使用的是樹，瞎猜了個 O(logn)，心想二叉樹找一個節點不就是 O(logn) 么。自然而然，導師白了一眼，讓我自己去研究。

②繼續解答

想來想去...只能從底層結構分析了，MySQL 的索引是 B+ 樹。仔細想一下，就會發現通過索引去找很別扭。

因為你不知道前 n 個數在其他子樹的分布情況，也沒有標記讓你能快速選擇去哪個子樹尋找，我們無法利用 B+ 樹分支過濾的查找特性。

這下我明白導師的用意了——offset n，就是從第 n 大的數開始找!第 n 大的數沒法使用樹分支查找，所以 offset，也不能!

回到我們一開始的問題：

select * from t_record where age > 10 offset 10000 limit 10 

通過二級索引 age，我們只能找到對應的起始節點，但無法通過樹結構過濾掉 10000 個節點，再獲取 10 個節點，因為我們無法知道某個子樹下有多少數據，就無法通過分支進行排除。

那該怎么辦呢?我們來仔細看下 B+ 樹的結構，它不光有常規樹的分支結構，底部還有一個由葉子節點組成鏈表。

顯而易見，最方便最快的方式，就是用樹定位到起始位置，然后直接通過葉子節點組成的鏈表，以 O(n) 的復雜度找到第 n 大的數據。

回到我們最初的問題，總結一下：問題的本質其實就是讓 offset 找到第 n 大的數，再通過鏈表遍歷，在數據量很大的情況下，確實會慢。

但是即使是 O(n)，也不至于僅有幾萬數據就慢得令人發指。是不是還有其他影響因素?

③系統學習

我決定深入研究，帶著問題去查找了很多資料。

這里推薦兩本書，一本《MySQL 技術內幕 InnoDB 存儲引擎》，通過它可以對 InnoDB 的底層機制，如 ACID、MVCC、索引實現、文件存儲，有更深的理解。

第二本是《高性能 MySQL》，這本書從使用層面著手，講得比較深入，并提到了很多設計和優化的思路，對日常工作和學習都有很大的幫助。

兩本書相結合，反復領會，MySQL 就差不多能登堂入室了。

針對我們的問題，這里介紹兩個相關的概念：

• 聚簇索引：包含主鍵索引和對應的實際數據，索引的葉子節點就是數據節點。
• 輔助索引：也叫二級節點，其葉子節點還是索引節點，并沒有完整的數據，僅包含了索引值本身和主鍵 id，用主鍵 id 反查聚蔟索引才能獲取完整數據。

如圖所示，offset 會先從二級索引的鏈表順序找 10000 個節點。

注意，即使這 10000 個節點會被扔掉，MySQL 也會通過二級索引上的主鍵 id，去聚簇索引上查一遍數據，這可是 10000 次隨機 IO，自然慢成哈士奇。

大家讀到這里可能會提出疑問，為什么 MySQL 會有這種行為?

這和它的優化器有關系，也算是 MySQL 的一個大坑，時至今日，也沒有優化。

問題的解決

針對分頁性能問題，《高性能 MySQL》中提到了兩種方案，讓我們一起來看看：

方案一：產品上繞過

根據業務實際需求，看能否替換為上一頁、下一頁的功能，這樣子就可以通過和上次返回數據進行比較，搭上樹分支過濾的便車。

特別在 iOS，Android 端，以前那種完全的分頁是不常見的。即轉換為如下 sql，第一次 last_id 傳 0 即可。

select * from t_record where id > last_id limit 10 

優點：

• 能利用樹的分支結構，過濾掉第 n 個數之前的數據集。
• 直接通過主鍵索引查找，省略了二級索引查找過程，性能會更高。

缺點：

• 使用場景其實是受限制的。比如，如果是針對 age 字段有條件判斷，再分頁，那么使用主鍵 id 查找就不滿足需求。
• 把主鍵 id 暴露出去了，這個本身不應該是業務層面關心的字段。

可以看到，該方案在我們的場景中，是不適用的。

因為我們還有 age 做過濾條件，此時用大于主鍵 id 的方式，雖然看起來變成順序 IO 了，但由于是根據主鍵 id 排列來尋找，而不是根據需要的 age 索引，所以會導致 MySQL 去查更多的數據。

雖然不符合我們案例的需求，但還是來看看優缺點：

方案二：正面剛

這里先介紹一個概念：索引覆蓋。當輔助索引查詢的數據只有主鍵 id 和輔助索引本身，那么就不必再去查聚簇索引。

思路如下：

select * from t_record id in 
(select id from t_record where age > 10 offset 10000 limit 10） 

這句話是說，先從條件查詢中，查找數據對應的數據庫唯一 id 值，因為主鍵在輔助索引上就有，所以不用回歸到聚簇索引的磁盤上拉取。

如此以來，offset 部分均不需要去反查聚蔟索引，只有 limit 出來的 10 個主鍵 id 會去查詢聚簇索引，這樣只會十次隨機 IO。

在業務確實需要用分頁的情況下，使用該方案可以大幅度提高性能。通常能滿足性能要求。

優點：

• 維持了分頁需求，適用所有 limit offset 場景，大大減少隨機 IO，提高了性能。
• 二級索引上，只查找 id，傳輸的數據包也變小。

缺點：二級索引上還是會走下面的鏈表來遍歷，這部分時間復雜度還是 O(n)。

方案選型

如果產品本身的需求，是分上下頁，且沒用其他過濾條件，可以用方案一。

方案二更具有普適性，同時由于合理分表的大小，一般也就 500w，二級索引上 O(n) 的查找損耗，通常也在可接受范圍。

總結

從一個小問題，往下深究，不僅可以深入理解這個問題，在面試和工作中大放異彩，同時在探索的過程中，自身的知識儲備也能得到拓展，是技術的一個提升捷徑。

作者：牛牛碼特

編輯：陶家龍 

出處：轉載自公眾號牛牛碼特(ID：niuniu_mart)