长春网络公司合作seo公司哪家好
在编写定时任务脚本的时候，经常会用到chunk和chunkById的API。
一、前言
数据库引擎为innodb。
表结构简述，只列出了本文用到的字段。
| 字段 | 类型 | 注释 |
|---|---|---|
| id | int(11) | ID |
| type | int(11) | 类型 |
| mark_time | int(10) | 标注时间（时间戳） |
索引，也只列出需要的部分。
| 索引名 | 字段 |
|---|---|
| PRIMARY | id |
| idx_sid_blogdel_marktime | type blog_del mark_time |
| Idx_marktime | mark_time |
二、需求
每天凌晨一点取出昨天标注type为99的所有数据，进行逻辑判断，然后进行其他操作。本文的重点只在于取数据的阶段。
数据按月分表，每个月表中的数据为1000w上下。
三、chunk处理数据
代码如下:
$this->dao->where('type', 99)->whereBetween('mark_time', [$date, $date+86399])->select(array('mark_time', 'id'))->chunk(1000, function ($rows){// 业务处理
});
从一个月中的数据，筛选出type为99，并且标注时间在某天的00:00:00-23:59:59的数据。可以使用到mark_time和type的索引。
type为99，一天的数据大概在15-25w上下的样子。使用->get()->toArray()内存会直接炸掉。所以使用chunk方法，每次取出1000条数据。
使用chucnk，不会出现内存不够的情况。但是性能较差。粗略估计，从一月数据中取出最后一天的数据，跑完20w数据大概需要一两分钟。
查看源码，底层的chunk方法，是为sql语句添加了限制和偏移量。
select * from
usersasc limit 500 offset 500;
在数据较多的时候，越往后的话效率会越慢，因为Mysql的limit方法底层是这样的。
limit 10000，10
是扫描满足条件的10010行，然后扔掉前面的10000行，返回最后最后20行。在数据较多的时候，性能会非常差。
查了下API，对于这种情况Laraverl提供了另一个API chunkById。
四、chunkById 原理
使用limit和偏移量在处理大量的数据会有性能的明显下降。于是chunkById使用了id进行分页处理。很好理解，代码如下：
select * from
userswhereid> :last_id order byidasc limit 500;
API会自动保存最后一个ID，然后通过id > :last_id 再加上limit就可以通过主键索引进行分页。只取出来需要的行数。性能会有明显的提升。
五、chunkById的坑
API显示chunk和chunkById的用法完全相同。于是把脚本的代码换成了chunkById。
$this->dao->where('type', 99)->whereBetween('mark_time', [$date, $date+86399])->select(array('mark_time', 'id'))->chunkById(1000, function ($rows){// 业务处理
});
在执行脚本的时候，1月2号和1月1号的数据没有任何问题。执行速度快了很多。但是在执行12月31号的数据的时候，发现脚本一直执行不完。
在定位后发现是脚本没有进入业务处理的部分，也就是sql一直没有执行完。当时很疑惑，因为刚才执行的没问题，为什么执行12月31号的就出问题了呢。
于是查看sql服务器中的执行情况。
show full processlist;
发现了问题。上节说了chunkById的底层是通过id进行order by，然后limie取出一部分一部分的数据，也就是我们预想的sql是这样的。
select * from
tabelwheretype= 99 and mark_time between :begin_date and :end_date limit 500;
explain出来的情况如下：
实际上的sql是这样的：
select * from
tabelwheretype= 99 and mark_time between :begin_date and :end_date order by id limit 500;
实际explain出来的情况是这样的：
chunkById会自动添加order by id。innodb一定会使用主键索引。那么就不会再使用mark_time的索引了。导致sql执行效率及其缓慢。
六、解决方法
再次查看chunkById的源码。
/*** Chunk the results of a query by comparing IDs.** @param int $count* @param callable $callback* @param string|null $column* @param string|null $alias* @return bool*/
public function chunkById($count, callable $callback, $column = null, $alias = null)
{$column = $column ?? $this->defaultKeyName();$alias = $alias ?? $column;$lastId = null;do {$clone = clone $this;// We'll execute the query for the given page and get the results. If there are// no results we can just break and return from here. When there are results// we will call the callback with the current chunk of these results here.$results = $clone->forPageAfterId($count, $lastId, $column)->get();$countResults = $results->count();if ($countResults == 0) {break;}// On each chunk result set, we will pass them to the callback and then let the// developer take care of everything within the callback, which allows us to// keep the memory low for spinning through large result sets for working.if ($callback($results) === false) {return false;}$lastId = $results->last()->{$alias};unset($results);} while ($countResults == $count);return true;
}
能看到这个方法有四个参数count，callback，column，alias。
默认的column为null，第一行会进行默认赋值。
/*** Get the default key name of the table.** @return string*/
protected function defaultKeyName()
{return 'id';
}
能看到默认的column为id。
进入forPageAfterId方法。
/*** Constrain the query to the next "page" of results after a given ID.** @param int $perPage* @param int|null $lastId* @param string $column* @return \Illuminate\Database\Query\Builder|static*/
public function forPageAfterId($perPage = 15, $lastId = 0, $column = 'id')
{$this->orders = $this->removeExistingOrdersFor($column);if (! is_null($lastId)) {$this->where($column, '>', $lastId);}return $this->orderBy($column, 'asc')->limit($perPage);
}
能看到如果lastId不为0则自动添加where语句，还会自动添加order by column。
看到这里就明白了。上文的chunkById没有添加column参数，所以底层自动添加了order by id。走了主键索引，没有使用上mark_time的索引。导致查询效率非常低。
chunkById的源码显示了我们可以传递一个column字段来让底层使用这个字段来order by。
代码修改如下：
$this->dao->where('type', 99)->whereBetween('mark_time', [$date, $date+86399])->select(array('mark_time', 'id'))->chunkById(1000, function ($rows){// 业务处理
}, 'mark_time');
这样最后执行的sql如下：
select * from
tabelwheretype= 99 and mark_time between :begin_date and :end_date order by mark_time limit 500;
再次执行脚本，大概执行一次也就十秒作用了，性能提升显著。
七、总结
使用 chunkById 或者 chunk 方法的时候不要添加自定义的排序，chunk和chunkById的区别就是chunk是单纯的通过偏移量来获取数据，chunkById进行了优化，不使用偏移量，使用id过滤，性能提升巨大。在数据量大的时候，性能可以差到几十倍的样子。
而且使用chunk在更新的时候，也会遇到数据会被跳过的问题。详见解决Laravel中chunk方法分块处理数据的坑
同时chunkById在你没有传递column参数时，会默认添加order by id。可能会遇到索引失效的问题。解决办法就是传递column参数即可。
本人感觉chunkById不光是根据Id分块，而是可以根据某一字段进行分块，这个字段是可以指定的。叫chunkById有一些误导性，chunkByColumn可能更容易理解。
使用chunkById时不要加排序
使用chunkById比chunk更快
原文