MySQL数据库面试题：一千万的数据，应该如何查询？

最近在给大家做模拟面试和简历优化，其中发现很多人一看到什么千万级数据之类的面试题就会腿软。

也许有些人没遇过上千万数据量的表，也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。

今天就来带大家实操一下，这次是基于MySQL 5.7.26做测试

准备数据

没有一千万的数据怎么办？

没有数据自己不会造吗？

造数据难吗？

代码创建一千万？

那是不可能的，太慢了，可能真的要跑一天。可以采用数据库脚本执行速度快很多。

创建表

CREATE TABLE `user_operation_log`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `ip` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `op_data` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr1` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr2` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr3` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr4` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr5` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr6` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr7` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr8` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr9` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr10` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr11` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr12` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

创建数据脚本

采用批量插入，效率会快很多，而且每1000条数就commit，数据量太大，也会导致批量插入效率慢

DELIMITER ;;
CREATE PROCEDURE batch_insert_log()
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 1;
  DECLARE userId INT DEFAULT 10000000;
 set @execSql = 'INSERT INTO `test`.`user_operation_log`(`user_id`, `ip`, `op_data`, `attr1`, `attr2`, `attr3`, `attr4`, `attr5`, `attr6`, `attr7`, `attr8`, `attr9`, `attr10`, `attr11`, `attr12`) VALUES';
 set @execData = '';
  WHILE i= (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10

查询结果如下：

sql花费时间第一条4818ms第二条(无索引情况下)4329ms第二条(有索引情况下)199ms第三条(无索引情况下)4319ms第三条(有索引情况下)201ms

从上面结果得出结论：

• 第一条花费的时间最大，第三条比第一条稍微好点
• 子查询使用索引速度更快

缺点：只适用于id递增的情况

id非递增的情况可以使用以下写法，但这种缺点是分页查询只能放在子查询里面

注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit，所以采用了多个嵌套select

SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id IN (SELECT t.id FROM (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 10) AS t)

采用 id 限定方式

这种方法要求更高些，id必须是连续递增，而且还得计算id的范围，然后使用 between，sql如下

SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id between 1000000 AND 1000100 LIMIT 100

SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= 1000000 LIMIT 100

查询结果如下：

sql花费时间第一条22ms第二条21ms

从结果可以看出这种方式非常快

注意：这里的 LIMIT 是限制了条数，没有采用偏移量

优化数据量大问题

返回结果的数据量也会直接影响速度

SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000

SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000

SELECT id, user_id, ip, op_data, attr1, attr2, attr3, attr4, attr5, attr6, attr7, attr8, attr9, attr10, attr11, attr12 FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000

查询结果如下：

sql花费时间第一条15676ms第二条7298ms第三条15960ms

从结果可以看出减少不需要的列，查询效率也可以得到明显提升

第一条和第三条查询速度差不多，这时候你肯定会吐槽，那我还写那么多字段干啥呢，直接 * 不就完事了

注意本人的 MySQL 服务器和客户端是在_同一台机器_上，所以查询数据相差不多，有条件的同学可以测测客户端与MySQL分开

SELECT * 它不香吗？

在这里顺便补充一下为什么要禁止 SELECT *。难道简单无脑，它不香吗？

主要两点：