[大数据]MySQL索引优化之分页探索

MySQL索引优化之分页探索

• 表结构

  CREATE TABLE `demo` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
    `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
    `position` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
    `card_num` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '工卡号',
    PRIMARY KEY (`id`),
    KEY `index_union` (`name`,`age`,`position`)
  ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=450003 DEFAULT CHARSET=utf8;
  
  450003条数据
  
  

• limit分页执行情况
  

  像select * from demo limit 90000,10;考虑到回表，所以mysql干脆选择全表扫描。mysql不是直接
  从第90000行开始计算10条，而是从第一个叶子节点开始计数，计算90010行。
  
  

案例一

针对上图，当id是连续自增的时候，可以用主键筛选出id=90000之后的数据。因为主键的索引是B+树结构，本身就是有序的。

案例二

	先按照name排序，然后再从第90000行起找10行，虽然name是索引，但select的列在index_union索引
树上并没有保存。所以还会涉及到回表，于是mysql直接选择扫主键索引树的叶子结点，先将40多万数据根据name
排好序，然后计算90000行+10行。
	优化方法：利用子查询解决最消耗时间的排序和回表问题，联合索引树种保存有主键id，order by name的话
可以将name、age、position整个索引充分使用因为确定了最左列的排序，其余的俩列age、和position其实也是
排好序的了，通过Extra字段也可以是使用了索引树做排序。
	最外层的查询是根据主键来关联的，所以几乎可以忽略。10+10 因为id是主键，可以直接拿临时表10条数据去扫。

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