Mysql利用覆盖索引优化分页查询

这两天优化一个用户信息查询页面，用户数据80多条，拿到项目的test环境的时候，点击用户信息列表，等了将将近10s，用户数据才展示出来，f12一看，api请求就竟然9s，确实太慢了，难怪叫我优化。下面就说一下，一般这种情况，怎么去优化api接口：

1. 打日志，最简单的判断api时间消耗在哪一部分方法，一般检查前方法：

• 端数据的封装

//处理分页情况
        if (pageSize == null || pageSize <= 0) {
            pageSize = Constant.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        }
        if (page == null || page <= 0) {
            page = 1;
        }
        //基准时间
        long start = System.currentTimeMillis();
        //返回结果集
        PagingResult<Employee> pagingResult = null;
        try{

            ShopVerifyQueryModel queryModel = shopVerifyService.packagQueryModel(pid, cid, did, rid, page, 0, request, pageSize, keyword);
            if(roleKey != null && roleKey.length() > 0){
                queryModel.setRoleKey(roleKey);
            }
            queryModel.setSearchIds(Lists.newArrayList(EmployeeType.ALL.getCode(),EmployeeType.INNER.getCode()));
            logger.info("employeeList step0 封装查询数据:{}",System.currentTimeMillis()-start);

• sql的查询

//获取数据,分页查询，即是调用sql
List<Employee> employeeList = employeeService.getEmployeeList(queryModel);

1. 对查询到的数据的封装

这里特别强调一下，很多时候我们都会用到集合List、Map来存取数据，但是一般需要处理中间的一些数据，此时我们可以用java8的stream流来快速处理，这也是优化点之一
类似下面这种：

//对UserScope按照userID分组
Map<Long,List<UserScope>> map = allScopes.stream().collect(Collectors.groupingBy(UserScope::getUserId));

2. 通过步骤一就可以大概判断出耗时主要在哪里，然后进行相应的优化即可。一般大部分时间其实都是在sql语句上面，合理利用索引可以对大多数sql进行优化。

3. 今天我遇到的问题，我按照上面的步骤对之前的sql进行了优化，加了索引，sql查询时间从原来的5s到现在0.5s（本地电脑运行的），确实快了许多，在test环境（服务器性能更好）更快了，0.2s左右，然后就发布了pre环境，然而在pre上有2000多条数据，分页是每页20条，就有100多页，sql采用的是limit查询：

SELECT
	e.*,
	GROUP_CONCAT( DISTINCT pr.`name` ) AS role_name 
FROM
	employee e
	LEFT JOIN `pri_user_scope` us ON e.user_id = us.user_id
	LEFT JOIN `pri_user_role` role ON e.user_id = role.user_id
	LEFT JOIN `pri_role` pr ON role.role_key = pr.`key` 
WHERE
	e.status = 1
	AND us.scope_type = 2 
	AND us.scope LIKE '0%' 
GROUP BY
	e.id 
ORDER BY
	e.id DESC 
LIMIT 0,20

结果上线后在pre中，前面几页挺快的，越到后面越慢，最后一页还是用了7s，查了一下，就是limit查询的问题，可以用覆盖索引的方法解决这个问题，具体思路：在MySQL中如何使用覆盖索引优化limit分页查询下面是优化过的sql：

SELECT
	e1.*,
	GROUP_CONCAT(DISTINCT pr.`name`) AS role_name 
FROM
	employee e1
	LEFT JOIN `pri_user_role` role ON e1.user_id = role.user_id
	LEFT JOIN `pri_role` pr ON role.role_key = pr.`key` 
WHERE
	e1.id IN (
	SELECT
		t.id 
	FROM
		(
		SELECT DISTINCT
			e.id 
		FROM
			employee e
			LEFT JOIN `pri_user_scope` us ON e.user_id = us.user_id
		WHERE
			e.`status` = 1 
			AND us.scope_type = 2 
			AND us.scope LIKE '0%' 
		ORDER BY
			e.id DESC 
			LIMIT 0,
			20 
		) AS t 
	) 
GROUP BY
	e1.id
ORDER BY
	e1.id DESC