【实战】利用多线程优化查询百万级数据

前言

日常开发中，难免会遇到需要查询到数据库所有记录的业务场景，在索引完善的情况下，当数据量达到百万级别或者以上的时候，全表查询就需要耗费不少的时间，这时候我们可以从以下几个方向着手优化

1. 优化sql

2. 利用多线程查询

3. 分库分表

今天就来讨论一下使用【优化sql】和【多线程】方式提升全表查询效率

⚠️注意，这只是简单测试，用于讲解思路，真实情况会更加的复杂，效率可能会相对受到影响，而且也会受硬件配置的影响，所以不是绝对的

前置准备

1. 使用InnoDb作为执行引擎

2. 创建测试表，有自增主键id

3. 往表中添加测试数据（100W以上），可以选择在程序中导入，也可以选择在数据库里面生成测试数据，具体可以参考：生成测试数据

4. Java程序中使用Mybatis来操作，使用自定义注解+SpringAOP的方式来记录执行耗时，源码后面会给，有兴趣的朋友可以下载下来实践一下

5. 总体目录结构

   

开始测试

首先确保库中是有数据的，由于实际业务的复杂度，所以这里模拟username的时候也让他复杂一点，不是同一条数据进行了600多万次复制

单线程+基础sql

再下来就是基础的全表查询方式，这里使用postman测试

@GetMapping("/sync")
public String getData() {
    List<User> list = userService.queryAllUseSync();
    return "查询成功！";
}


@Override
@RecordMethodSpendAnnotation //这个注解标记的方法会被SpringAOP管理起来，计算方法耗时
public List<User> queryAllUseSync() {

    //直接就采用Mybatis全查
    return userMapper.queryAll();
}

我们来看一下，这个queryAll的sql，可以发现就是一个简单的全表查询

<select id="queryAll" resultMap="UserMap">
		select
		id,username,create_time
		from performance.user
</select>

原因分析

我们直接把sql抓出来EXPLAIN一下，可以发现是没有走索引的，全表600多W的数据，本机耗时（多次测试取平均）：67s

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