MySQL 存储过程中分页

　　MySQL数据库中，自定义存储过程查询表中的数据，带有分页功能。具体实例如下代码：

 1 DROP PROCEDURE IF EXISTS `sampledb`.`proc_GetPagedDataSet`;

 CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `proc_GetPagedDataSet`(
     IN tableName VARCHAR (20), /*表名
     IN pageIndex INT,  /*当前页*/
     IN pageSize INT,  /*每页记录数*/
     OUT pageCount INT,/*总记录分页数*/
     out totalRecordCount int /*总记录数*/)
 BEGIN
    /*获取表中的记录数*/
    set @recordCount=0;
    set @sql='';
    set @sql=CONCAT('select count(*) into @recordCount from ',tableName);
    prepare stmt from @sql; /*预处理 自定义sql字符串*/
    execute stmt; /*执行自定义sql语句*/
    deallocate prepare stmt; /*释放预处理资源*/

    set totalRecordCount = @recordCount; /*总记录数*/

    /*计算返回多少页*/
    set @tmp=1;
    set @tmp=@recordCount mod pageSize; /*取余数*/
    if @tmp=0 then
      set pageCount=@recordCount div pageSize;
    else
      set pageCount=@recordCount div pageSize + 1;
    end if;

    /*分页显示数据*/
    set @sql=CONCAT('select * from ',tableName,' limit ',(pageIndex-1)*pageSize,',',pageSize);
    prepare stmt from @sql; /*预处理 自定义sql字符串*/
    execute stmt;/*执行自定义sql语句*/
    deallocate prepare stmt; /*释放预处理资源*/
 END

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MySQL大数据量分页性能优化

mysql大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。
测试实验
1. 直接用limit start, count分页语句， 也是我程序中用的方法：

select * from product limit start, count
当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 100， 1000， 10000开始分页的执行时间（每页取20条）， 如下：

select * from product limit 10, 20 0.016秒
select * from product limit 100, 20 0.016秒
select * from product limit 1000, 20 0.047秒
select * from product limit 10000, 20 0.094秒

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40w看下（也就是记录的一般左右） select * from product limit 400000, 20 3.229秒

再看我们取最后一页记录的时间
select * from product limit 866613, 20 37.44秒

难怪搜索引擎抓取我们页面的时候经常会报超时，像这种分页最大的页码页显然这种时
间是无法忍受的。

从中我们也能总结出两件事情：
1）limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
2）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。

2. 对limit分页问题的性能优化方法

利用表的覆盖索引来加速分页查询
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（覆盖索引），那么这种情况会查询很快。

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。

在我们的例子中，我们知道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：

这次我们之间查询最后一页的数据（利用覆盖索引，只包含id列），如下：
select id from product limit 866613, 20 0.2秒
相对于查询了所有列的37.44秒，提升了大概100多倍的速度

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，看下实际情况：

SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20
查询时间为0.2秒，简直是一个质的飞跃啊，哈哈

另一种写法
SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id
查询时间也很短，赞！

其实两者用的都是一个原理嘛，所以效果也差不多