MySQL 大数据量分页优化

假设有一个千万量级的表，取1到10条数据；

select * from table limit 0,10;

select * from table limit 1000,10;

这两条语句查询时间应该在毫秒级完成；

select * from table limit 3000000,10;

你可能没想到，这条语句执行之间在5s左右；

为什么相差这么大？

可能mysql并没有你想的那么智能，比如你要查询 300w开始后面10条数据；mysql会读取300w加10条这么多的数据，只不过 过滤后返回最后10条而已！！！

那么如果解决这个问题呢；这里总结三种常用方法；

第一种简单粗暴，就是不允许查看这么靠后的数据，比如百度就是这样的

最多翻到76页就不让你翻了，这种方式就是从业务上解决；

第二种方法，在查询下一页时把上一页的行id作为参数传递给客户端程序，然后sql就改成了

select * from table where id>3000000 limit 10;

这条语句执行也是在毫秒级完成的，id>300w其实就是让mysql直接跳到这里了，不用依次在扫描全面所有的行

如果你的table的主键id是自增的，并且中间没有删除和断点，那么还有一种方式，比如100页的10条数据

select * from table where id>100*10 limit 10;

最后第三种方法：延迟关联

我们在来分析一下这条语句为什么慢，慢在哪里。

select * from table limit 3000000,10;

玄机就处在这个 * 里面，这个表除了id主键肯定还有其他字段  比如 name  age  之类的，因为select  *  所以mysql在沿着id主键走的时候要回行拿数据，走一下拿一下数据；

如果把语句改成

select id from table limit 3000000,10;

你会发现时间缩短了一半；然后我们在拿id分别去取10条数据就行了；

语句就改成这样了：

select table.* from table inner join ( select id from table limit 3000000,10 ) as tmp on tmp.id=table.id;

这三种方法最先考虑第一种 其次第二种，第三种是别无选择