1 背景
研究mybatis-plus(以下简称MBP),使用其分页功能时。发现了一个JsqlParserCountOptimize的分页优化处理类,官方对其未做详细介绍,网上也未找到分析该类逻辑的只言片语,这情况咱也不敢用呀,索性深度剖析一下,也方便他人。
2 原理
首先PaginationInterceptor分页拦截器的原理这里不累述(mybatis通用分页封装的实现原理挺简单的,也就那么回事),最终落实到查询上基本是分为2个sql:查count总记录数 + 查真实分页记录。而此类是用优化来其中的查count这步。这count查询要怎么优化?这里上真实场景帮助大家理解: 假如有2张表user、user_address、user_account分别记录用户和用户地址和用户账户,1个用户可能有多个地址即1对多关系;1个用户只能有1个账户即1对1关系。
2.1 优化order by
先看下面的sql,放到分页查询下
select * from user order by age desc, update_time desc
传统分页组件往往是
查count:
select count(1) from (select * from user order by age desc, update_time desc)
查记录:
select * from user order by age desc, update_time desc limit 0,50
发现问题了吗?查count时的order by是完全可以去掉的!在复杂查询、大表、非索引字段排序等情况下查记录已经很慢了,查count又要来一次!所以查count显然希望优化为select count(1) from (select * from user)
。
2.1.1 限制
但是也不是所有场景都可以优化的,比如带group by的查询
2.1.2 源码
所以MBP源码如下实现,没有group by且有order by的语句,就把order by去掉
// 添加包含groupBy 不去除orderBy
if (null == groupBy && CollectionUtils.isNotEmpty(orderBy)) {
plainSelect.setOrderByElements(null);
sqlInfo.setOrderBy(false);
}
2.2 优化join场景
在join操作时,也存在优化可能,看下面sql
select u.id,ua.account from user u left join user_account ua on u.id=ua.uid
这时候分页查count时,其实可以去掉left join直查user,因为user与user_account是1对1关系,如下
查count:
select count(1) from user u
查记录:
select u.id,ua.account from user u left join user_account ua on u.id=ua.uid limit 0,50
2.2.1 限制
查count能否去掉join直查首表,还存在诸多限制,如下:
表记录join后不能放大记录数
从上面案例可知,如果left join后记录数对比直查首表的总记录数会放大,就不能进行这个优化。比如3个用户每人各记录2条地址
select u.id,ua.address from user u left join user_address ua on u.id=ua.uid (6条)
vs
select count(1) from user u (3条)
此时去掉left join去查count就会得到更少的总记录数。注意这可能会变成一个坑,MBP无法自动判断本次分页查询是否会进行记录放大,所以join优化默认是关闭的,如果想开启需要声明自定义的JsqlParserCountOptimize bean,并设置optimizeJoin为true,如下
@Bean
public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {
PaginationInterceptor paginationInterceptor = new PaginationInterceptor();
paginationInterceptor.setCountSqlParser(new JsqlParserCountOptimize(true));
return paginationInterceptor;
}
其实这里源码设计有些不合理,因为开了之后就得小心翼翼的审查自己各类left join的分页代码了,如果有放大的话,只能构造Page对象时,设置optimizeCountSql为false(默认true),相当于关闭本次查询所有count优化,那么不光是join,包括order by等优化也都不进行了。建议可以改为从Page(或ThreadLocal?)中获取optimizeJoin,变为每次查询级别可配的配置,默认关,而经过开发人员确认可join优化的才主动在本次查询级别设置开启。
仅限left join
如果是inner join或right join往往都会放大记录数,所以MBP优化会自动判断如果多个join里出现任何非left join的,就不进行此优化,比如from a left join b .... right join c... left join d
此时会直接不进行优化
on语句有查询条件
比如
select u.id,ua.account from user u left join user_account ua on u.id=ua.uid and ua.account > ?
where语句包含连接表的条件
比如
select u.id,ua.account from user u left join user_account ua on u.id=ua.uid where ua.account > ?
2.2.2 源码
MBP的join优化源码大致如下,对应上面的优化和限制
List<Join> joins = plainSelect.getJoins();
// 是否全局开启了optimizeJoin(这里建议还可以从Page中按每次查询设置)
if (optimizeJoin && CollectionUtils.isNotEmpty(joins)) {
boolean canRemoveJoin = true;
String whereS = Optional.ofNullable(plainSelect.getWhere()).map(Expression::toString).orElse(StringPool.EMPTY);
for (Join join : joins) {
// 仅限left join
if (!join.isLeft()) {
canRemoveJoin = false;
break;
}
Table table = (Table) join.getRightItem();
String str = Optional.ofNullable(table.getAlias()).map(Alias::getName).orElse(table.getName()) + StringPool.DOT;
String onExpressionS = join.getOnExpression().toString();
/* 如果 join 里包含 ?(代表on语句有查询条件)
或者
where语句包含连接表的条件
就不移除 join */
if (onExpressionS.contains(StringPool.QUESTION_MARK) || whereS.contains(str)) {
canRemoveJoin = false;
break;
}
}
if (canRemoveJoin) {
plainSelect.setJoins(null);
}
}
2.3 优化select count(1)位置
传统的分页,往往是在原始查询sql的外层套select count(1),比如
select count(1) from (select * from user)
而count真实目的是得到记录数,完全不需要原始查询里的select *
产生额外耗时,所以可以优化为如下语句
select count(1) from user
2.3.1 限制
同样的,有一些场景不能进行count位置优化
select的字段里包含参数
如果select中包含#{}、${}等待替换的参数,也不能进行此优化,因为后续占位符替换真实值阶段会由于占位符个数减少导致报错,比如
select count(1) from (select power(#{aSelectParam},2) from user_account where uid=#{uidParam}) ua
vs select count(1) from user_account where uid=#{uidParam} ua
MBP官方issue#95登记了此问题
包含distinct
select中包含distinct去重的语句,若去除有可能导致count记录数增大,所以不能进行此优化。比如
select count(1) from (select distinct(uid) from user_address) ua
vs
select count(1) from user_address ua #记录数可能增大
包含group by
包含group by的语句,由于select中往往会有聚合函数,所以count(1)内置语义变成了聚合函数,不能进行此优化。比如
select count(1) from (select uid,count(1) from user_address group by uid) ua #返回单行单列总记录数
vs
select count(1) from user_address group by uid #返回多行单列聚合count数
2.3.2 源码
MBP中相关源码如下
//select的字段里包含参数不优化
for (SelectItem item : plainSelect.getSelectItems()) {
if (item.toString().contains(StringPool.QUESTION_MARK)) {
return sqlInfo.setSql(SqlParserUtils.getOriginalCountSql(selectStatement.toString()));
}
}
// 包含 distinct、groupBy不优化
if (distinct != null || null != groupBy) {
return sqlInfo.setSql(SqlParserUtils.getOriginalCountSql(selectStatement.toString()));
}
...
// 优化 SQL,COUNT_SELECT_ITEM其实就是select count(1)语句
plainSelect.setSelectItems(COUNT_SELECT_ITEM);
3 总结
本文其实是针对通用分页组件中,对查count记录数这一步骤的一些优化思路,回顾一下:
- 优化order by
- 优化join语句
- 优化select count(1)位置
- 注意以上优化对应的限制,否则可能导致业务错误(特别是join优化,比较隐藏)
其实并不局限于MBP,大家自定义的分页拦截器也可以尝试用上,对分页时的优化还是效果显著的 用来记录生命的演进,故事的迭代。期望做一个给大家带来帮助和思考的平台
今天的文章详解分页组件中查count总记录优化分享到此就结束了,感谢您的阅读。
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