作者 | 吴海存
责编 | 徐威龙
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导读：
本文主要针对limit分页时，是优先基于主键索引还是辅助索引等层面展开分析，对limit及offset的用法以及是否该用索引不会过多赘述。
我们知道，在Mysql中可以通过limit实现快速分页，但是如果表中数据量较大，则分页后期可能会十分缓慢，这是由limit的工作机制决定的，比如limit 500000,5的意思扫描满足条件的500005行，扔掉前面的500000行，返回最后的5行，所以我们在分页的时候，需要通过相应的索引来快速定位到第500000行，然后将后面的5行数据输出即可。
那我们在选则索引的时候，是使用主键索引还是使用辅助索引呢？若使用辅助索引，那对该辅助索引有没有什么限制呢？比如该索引所基于的列是不是应该有not null约束呢？因为我们知道，在分页的时候，要求数据是连续的，而索引里面是不记录null值的，所以若索引没有not null约束，则有可能不满足分页条件。
对于以上几个问题，我们通过如下的示例来一一验证说明，如有疏漏之处，望指正。
实验环境
MySQL版本：8.0.18
OS版本：CentOS 8.0
【实验步骤】
1.确认测试表emp中的数据量(若数据量太少，则对比效果不明显)
2.确认表上索引和not null约束信息
说明: id 上索引为主键索引
empno上的索引ind2为唯一性非空索引
ename 上的索引ind3为非空的普通索引
salary 上的索引为可以为空的普通索引
3.收集最新的统计信息
为了测试的公平性，我们执行一次全表查询，模拟将表emp的page尽量多地缓存到buffer pool，否则可能会出现后执行的sql直接逻辑读取了先执行的sql通过物理IO读到buffer pool的page，会使得对比结果缺乏不可靠性。
为了体现测试效果，我们选择扫描700W+5行，然后舍弃前面的700W行，返回后面满足条件的5行。
4.1在分页的时候通过ID列选择使用主键索引
select * from emp where id >= (select id from emp order by id limit 7000000,1) limit 5;
相应的执行计划使用了主键索引PRIMARY:
可以看到，使用ID主键索引的时候，用时为2.87秒。
4.2使用非空唯一性索引
select * from emp where empno >= (select empno from emp order by empno limit 7000000,1) limit 5;
相应执行计划使用了非空唯一性索引ind2：
当使用非主键以外的非空唯一性索引时，用时0.85秒。
4.3使用非空非唯一的索引
select * from emp where ename >= (select ename from emp order by ename limit 7000000,1) limit 5;
相应执行计划使用了非空非唯一性索引ind3:当使用非空非唯一性索引时，用时1.95秒。
4.4使用可为null的普通索引
先随机设置20行salary为null
查5条数据验证一下：
更新统计信息：
使用可为null的普通索引进行分页：
执行计划使用了可为null非唯一性索引：
当使用可为null非唯一性索引时，用时1.18秒，使用的时间比非唯一性索引ind3时间较短的原因，是因为ind4的key_len是5，而ind3的key_len是82，ind3需要读取更多的page。
4.5验证使用可为null的普通索引是否会丢失数据
这里有一个问题，就是ind4里会有null值，使用该列进行分页的话，是不是由可能会丢失数据呢？使用如下步骤进行验证：
增到表中salary为null的行数到100
对salary进行排序，然后选择扫描7999910行，然后舍弃前面的7999890行，返回后面满足条件的20行，看数据库返回得行数：
可以发现，当使用可为null的非唯一性索引时，会将null值当作最小值参加排序，不会丢失数据。
通过实验验证，我们可以得出如下结论：
1.当使用非主键的唯一性非空索引时，用作分页效率最高。
2.若使用primary key, 因为innodb时IOT表，所有全索引访问等同于全表扫描，效率低。
3.若同为普通索引，则和该索引的key长度，选择率等有关系，若该索引的选择率较高，则效率会高于primary key，原因同第二条。
4.使用可为null的非唯一性索引时，会将null值当作最小值参加排序，不会丢失数据。
对于本文，你有什么想法？欢迎在评论区和我讨论。
作者介绍：
吴海存，10g/11g/12c OCM, Oracle Exadata/Golden Gate 专家, 曾于Amazon和Oracle公司担任全球业务资深DBA，目前供职于中国农业银行，担任资深数据库专家。
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