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一、问题引入

例如当前存在一张表test_user，然后往这个表里面插入3百万的数据：

CREATE TABLE `test_user` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',`user_id` varchar(36) NOT NULL COMMENT '用户id',`user_name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户名称',`phone` varchar(20) NOT NULL COMMENT '手机号码',`lan_id` int(9) NOT NULL COMMENT '本地网',`region_id` int(9) NOT NULL COMMENT '区域',`create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_user_id` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT;

在数据库开发过程中我们经常会使用分页，核心技术是使用用 limit start, count 分页语句进行数据的读取。 

我们分别看下从0、10000、100000、500000、1000000、1800000开始分页的执行时长（每页取100条）。

SELECT * FROM test_user LIMIT 0,100;         # 0.031
SELECT * FROM test_user LIMIT 10000,100;     # 0.047
SELECT * FROM test_user LIMIT 100000,100;    # 0.109
SELECT * FROM test_user LIMIT 500000,100;    # 0.219
SELECT * FROM test_user LIMIT 1000000,100;   # 0.547s
SELECT * FROM test_user LIMIT 1800000,100;   # 1.625s

我们已经看出随着起始记录的增加，时间也随着增大。这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的，那么我们把起始记录改为290w看下：

SELECT * FROM test_user LIMIT 2900000,100;   # 3.062s

我们惊讶的发现MySQL在数据量大的情况下分页起点越大，查询速度越慢！ 

那么为什么会出现上述这种情况呢？

答案： 因为 limit 2900000,100 的语法实际上是mysql扫描到前2900100条数据，之后丢弃前面的3000000行，这个步骤其实是浪费掉的。

从中我们也能总结出以下两件事情：

• limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比。

• mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。

二、MySQL中的limit用法

limit子句可以被用于强制select语句返回指定的记录数，其语法格式如下：

SELECT * FROM 表名 limit m,n;
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows;

limit接受一个或两个数字参数，参数必须是一个整数常量，如果给定两个参数：

• 第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量
• 第二个参数指定返回记录行的最大数目

2.1 m代表从m+1条记录行开始检索，n代表取出n条数据。(m可设为0) 

SELECT * FROM 表名 limit 6,5;

上述SQL表示从第7条记录行开始算，取出5条数据 

2.2 值得注意的是，n可以被设置为-1，当n为-1时，表示从m+1行开始检索，直到取出最后一条数据

SELECT * FROM 表名 limit 6,-1;

上述SQL表示取出第6条记录行以后的所有数据

2.3 若只给出m，则表示从第1条记录行开始算一共取出m条

SELECT * FROM 表名 limit 6;

2.4 以年龄倒序后取出前3行

select * from student order by age desc limit 3;

2.5 跳过前3行后再2取行

select * from student order by age desc limit 3,2;

三、深度分页优化策略 

方法一：用主键id或者唯一索引优化

即先找到上次分页的最大id，然后利用id上的索引来查询：

SELECT * FROM test_user WHERE id>1000000 LIMIT 100;  # 0.047秒

使用此优化SQL相比于前面的查询速度已经快了11倍。除了主键ID，也可以利用唯一索引快速定位部分数据，避免全表扫描。例如读取第1000到1019行数据（pk是唯一键），则相对应的优化SQL如下：

SELECT * FROM 表名称 WHERE pk>=1000 ORDER BY pk ASC LIMIT 0,20

原因：索引扫描，速度会很快。

适用场景：如果数据查询出来是按照pk或者id进行排序，并且全部数据没有缺失的话则可以这样优化，否则分页操作会漏数据。

方法二：利用索引覆盖优化

我们都知道，利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列（也就是索引覆盖），那么这种情况会查询很快。

为什么索引覆盖查询会很快呢？

答案：因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。

在我们的测试表test_user中，id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。

这次我们查询第1000001到1000100行的数据（利用覆盖索引，只包含id列）：

SELECT id FROM test_user LIMIT 1000000,100;    # 0.843秒

从这个结果中发现查询速度比全表扫描速度还要慢（当然在重复执行这条SQL，多次查询之后速度还是变快了很多，几乎省了一半时间，这是由于缓存的原因）， 接着使用explain命令来查看该SQL的执行计划，发现该SQL执行采用的普通索引 idx_user_id：

EXPLAIN SELECT id FROM test_user LIMIT 1000000,100;

如果我们把普通索引给删除的话，就会发现执行上述SQL其采用的会是主键索引。那如果不删除普通索引的话，针对这种情况，我们要让上述SQL走主键索引的话，则可以使用order by语句：

SELECT id FROM test_user ORDER BY id ASC LIMIT 1000000,100;  # 0.250秒

那么如果我们也要查询所有列，有两种方法，一种是id>=的形式，另一种就是利用join。

第一种写法： 

SELECT * FROM test_user WHERE ID >= (SELECT id FROM test_user ORDER BY id ASC LIMIT 1000000,1) LIMIT 100;

上述SQL查询时间为0.281秒

第二种写法：

SELECT * FROM (SELECT id FROM test_user ORDER BY id ASC LIMIT 1000000,100) a LEFT JOIN test_user b ON a.id = b.id;

上述SQL查询时间为0.252秒 

方法三：基于索引再排序

其中pageNum表示页码，其取值从0开始；pageSize表示指的是每页多少条数据。

SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*pageSize) ORDER BY id_pk ASC LIMIT pageSize;

适应场景：

• 适用于数据量多的情况
• 最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一索引
• id数据没有缺失，可以作为序号使用
• 使用ORDER BY操作能利用索引被消除，但结果集是稳定的

原因：

• 索引扫描，速度会很快
• 但MySQL的排序操作，只有ASC没有DESC。MySQL中索引存储的排序方式是ASC的，没有DESC的索引。这就能够理解为啥order by 默认是按照ASC来排序的了吧

方法四：基于索引使用prepare

PREPARE预编译一个SQL语句，并为其分配一个名称 stmt_name，以便以后引用该语句，预编译好的语句用EXECUTE执行。 

PREPARE stmt_name FROM 'SELECT * FROM test_user WHERE id > ? ORDER BY id ASC LIMIT ?';
SET @a = 1000000;
SET @b = 100;
EXECUTE stmt_name USING @a, @b;;

上述SQL查询时间为0.047秒。 

对于定义好的PREPARE预编译语句，我们可以使用下述命令来释放该预编译语句：

DEALLOCATE PREPARE stmt_name;

原因：

• 索引扫描,速度会很快.
• prepare语句又比一般的查询语句快一点。

方法五：利用"子查询+索引"快速定位数据 

其中page表示页码，其取值从0开始；pagesize表示指的是每页多少条数据。 

SELECT * FROM your_table WHERE id <= (SELECT id FROM your_table ORDER BY id DESC LIMIT ($page-1)*$pagesize ORDER BY id DESC LIMIT $pagesize);

方法六：利用复合索引进行优化

假设数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中id是主键自增，title用定长，info用text, vtype是tinyint，vtype是一个普通索引。

现在往里面填充数据，填充10万条记录，数据库表占用硬1.6G。

select id,title from collect limit 1000,10;

执行上述SQL速度很快，基本上0.01秒就OK。

select id,title from collect limit 90000,10;

然后再执行上述SQL，就发现非常慢，基本上平均8~9秒完成。

这个时候如果我们执行下述，我们会发现速度又变的很快，0.04秒就OK。

select id from collect order by id limit 90000,10;

那么这个现象的原因是什么？

答案：因为用了id主键做索引,  这里实现了索引覆盖，当然快。

所以如果想一起查询其它列的话，可以按照索引覆盖进行优化，具体如下：

select id,title from collect where id >= (select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

再看下面的语句，带上where 条件：

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 

可以发现这个速度上也是很慢的，用了8~9秒！

这里有一个疑惑：vtype 做了索引了啊？怎么会慢呢？

vtype做了索引是不错，如果直接对vtype进行过滤：

select id from collect where vtype=1 limit 1000,10;

可以看到速度还是很快的，基本上0.05秒，如果从9万开始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。

其实加了 order by id 就不走索引，这样做还是全表扫描，解决的办法是：复合索引！

因此针对下述SQL深度分页优化时可以加一个search_index(vtype,id)复合索引：

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 

综上： 

1. 在进行SQL查询深度分页优化时，如果对于有where条件，又想走索引用limit的，必须设计一个索引，将where放第一位，limit用到的主键放第二位，而且只能select 主键。
2. 最后根据查询出的主键走一级索引找到对应的数据。
3. 按这样的逻辑，百万级的limit 在0.0x秒就可以分完，完美解决了分页问题。