mysql数据量性能篇

在自己的笔记本上，使用docker启动8.0.33版本的mysql镜像。

100w的数据量，没必要优化（索引都不需要加），单表不管怎么查，都是1秒内。

1000w的量级才需要优化

表结构：

CREATE TABLE `p_1000w` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `age` int DEFAULT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `status` int DEFAULT '0',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_ct` (`create_time`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12124966 DEFAULT CHARSET=utf8mb4

如果没有索引，10万的排序偏移需要7秒多，加上索引后可以到1秒内。

select * from p_1000w force index(idx_ct)
order by create_time desc
limit 100000, 10

需要force index(idx_ct)才能走索引，有点撒贝。

如果是百万的排序偏移，光依赖索引也很慢。100万8秒多，900万70多秒。

需要使用覆盖索引优化。

select * from p_1000w where id in (
select id from (
select id from p_1000w # 这条sql去掉force index也知道走索引
order by create_time desc
limit 9000000, 10) as temp
)
order by create_time desc

2秒内搞定。之所以快这么多，是因为减少了大量不需要的回表操作，而mysql使用的不是堆表，所以回表的效率更低（数据库之堆表和索引组织表）。

为什么不直接：

select * from p_1000w where id in (
select id from p_1000w
order by create_time desc
limit 9000000, 10
)
order by create_time desc

因为撒贝mysql，子查询不支持使用limit。