一、問題復現(xiàn)

在實際的軟件系統(tǒng)開發(fā)過程中，隨著使用的用戶群體越來越多，表數(shù)據(jù)也會隨著時間的推移，單表的數(shù)據(jù)量會越來越大。

以訂單表為例，假如每天的訂單量在 4 萬左右，那么一個月的訂單量就是 120 多萬，一年就是 1400 多萬，隨著年數(shù)的增加和單日下單量的增加，訂單表的數(shù)據(jù)量會越來越龐大，訂單數(shù)據(jù)的查詢不會像最初那樣簡單快速，如果查詢關鍵字段沒有走索引，會直接影響到用戶體驗，甚至會影響到服務是否能正常運行！

下面我以某個電商系統(tǒng)的客戶表為例，數(shù)據(jù)庫是 Mysql，數(shù)據(jù)體量在 100 萬以上，詳細介紹分頁查詢下，不同階段的查詢效率情況（訂單表的情況也是類似的，只不過它的數(shù)據(jù)體量比客戶表更大）。

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下面我們一起來測試一下，每次查詢客戶表時最多返回 100 條數(shù)據(jù)，不同的起始下，數(shù)據(jù)庫查詢性能的差異。

• 當起點位置在 0 的時候，僅耗時：18 ms

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• 當起點位置在 1000 的時候，僅耗時：23 ms

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• 當起點位置在 10000 的時候，僅耗時：54 ms

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• 當起點位置在 100000 的時候，僅耗時：268 ms

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• 當起點位置在 500000 的時候，僅耗時：1.16 s

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• 當起點位置在 1000000 的時候，僅耗時：2.35 s

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可以非常清晰的看出，隨著起點位置越大，分頁查詢效率成倍的下降，當起點位置在 1000000 以上的時候，對于百萬級數(shù)據(jù)體量的單表，查詢耗時基本上以秒為單位。

而事實上，一般查詢耗時超過 1 秒的 SQL 都被稱為慢 SQL，有的公司運維組要求的可能更加嚴格，比如小編我所在的公司，如果 SQL 的執(zhí)行耗時超過 0.2s，也被稱為慢 SQL，必須在限定的時間內盡快優(yōu)化，不然可能會影響服務的正常運行和用戶體驗。

對于千萬級的單表數(shù)據(jù)查詢，小編我剛剛也使用了一下分頁查詢，起點位置在 10000000，也截圖給大家看看，查詢耗時結果：39 秒！

沒有接觸過這么大數(shù)據(jù)體量的同學，可能多少對這種查詢結果會感到吃驚，事實上，這還只是數(shù)據(jù)庫層面的耗時，還沒有算后端服務的處理鏈路時間，以及返回給前端的數(shù)據(jù)渲染時間，以百萬級的單表查詢?yōu)槔?，如果?shù)據(jù)庫查詢耗時 1 秒，再經(jīng)過后端的數(shù)據(jù)封裝處理，前端的數(shù)據(jù)渲染處理，以及網(wǎng)絡傳輸時間，沒有異常的情況下，差不多在 3～4 秒之間，可能有些同學對這個請求時長數(shù)值還不太敏感。

據(jù)互聯(lián)網(wǎng)軟件用戶體驗報告，當平均請求耗時在1秒之內，用戶體驗是最佳的，此時的軟件也是用戶留存度最高的；2 秒之內，還勉強過的去，用戶能接受；當超過 3 秒，體驗會稍差；超過 5 秒，基本上會卸載當前軟件。

有的公司為了提升用戶體驗，會嚴格控制請求時長，當請求時長超過 3 秒，自動放棄請求，從而倒逼技術優(yōu)化調整 SQL 語句查詢邏輯，甚至調整后端整體架構，比如引入緩存中間件 redis，搜索引擎 elasticSearch 等等。

繼續(xù)回到我們本文所需要探討的問題，當單表數(shù)據(jù)量到達百萬級的時候，查詢效率急劇下降，如何優(yōu)化提升呢？

二、解決方案

下面我們一起來看看具體的解決辦法。

2.1、方案一：查詢的時候，只返回主鍵 ID

我們繼續(xù)回到上文給大家介紹的客戶表查詢，將select *改成select id，簡化返回的字段，我們再來觀察一下查詢耗時。

• 當起點位置在 100000 的時候，僅耗時：73 ms

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• 當起點位置在 500000 的時候，僅耗時：274 ms

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• 當起點位置在 1000000 的時候，僅耗時：471 ms

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可以很清晰的看到，通過簡化返回的字段，可以很顯著的成倍提升查詢效率。

實際的操作思路就是先通過分頁查詢滿足條件的主鍵 ID，然后通過主鍵 ID 查詢部分數(shù)據(jù)，可以顯著提升查詢效果。

-- 先分頁查詢滿足條件的主鍵ID
select id from bizuser order by id limit 100000,10;

-- 再通過分頁查詢返回的ID，批量查詢數(shù)據(jù)
select * from bizuser where id in (1,2,3,4,.....);

2.2、方案二：查詢的時候，通過主鍵 ID 過濾

這種方案有一個要求就是主鍵ID，必須是數(shù)字類型，實踐的思路就是取上一次查詢結果的 ID 最大值，作為過濾條件，而且排序字段必須是主鍵 ID，不然分頁排序順序會錯亂。

• 查詢 100000～1000100 區(qū)間段的數(shù)據(jù)，僅耗時：18 ms

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• 查詢 500000～5000100 區(qū)間段的數(shù)據(jù)，僅耗時：18 ms

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• 查詢 1000000～1000100 區(qū)間段的數(shù)據(jù)，僅耗時：18 ms

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可以很清晰的看到，帶上主鍵 ID 作為過濾條件，查詢性能非常的穩(wěn)定，基本上在20 ms內可以返回。

這種方案還是非?？尚械模绻斍皹I(yè)務對排序要求不多，可以采用這種方案，性能也非常杠！

但是如果當前業(yè)務對排序有要求，比如通過客戶最后修改時間、客戶最后下單時間、客戶最后下單金額等字段來排序，那么上面介紹的【方案一】，比【方案二】查詢效率更高！

2.3、方案三：采用 elasticSearch 作為搜索引擎

當數(shù)據(jù)量越來越大的時候，尤其是出現(xiàn)分庫分表的數(shù)據(jù)庫，以上通過主鍵 ID 進行過濾查詢，效果可能會不盡人意，例如訂單數(shù)據(jù)的查詢，這個時候比較好的解決辦法就是將訂單數(shù)據(jù)存儲到 elasticSearch 中，通過 elasticSearch 實現(xiàn)快速分頁和搜索，效果提升也是非常明顯。

關于 elasticSearch 的玩法，之前有給大家介紹過具體的實踐，這里不在過多撰書。

三、小結

不知道大家有沒有發(fā)現(xiàn)，上文中介紹的表主鍵 ID 都是數(shù)值類型的，之所以采用數(shù)字類型作為主鍵，是因為數(shù)字類型的字段能很好的進行排序。

但如果當前表的主鍵 ID 是字符串類型，比如 uuid 這種，就沒辦法實現(xiàn)這種排序特性，而且搜索性能也非常差，因此不建議大家采用 uuid 作為主鍵ID，具體的數(shù)值類型主鍵 ID 的生成方案有很多種，比如自增、雪花算法等等，都能很好的滿足我們的需求。