MySQL大数据分页的优化思路和索引延迟关联

之前上次在部门的分享会上，听了关于MySQL大数据的分页，即怎样使用limit offset,N来进行大数据的分页，现在做一个记录：

首先我们知道，limit offset,N的时候，MySQL的查询效率特别的低，注意是在limit大数据量的时候，测试的表的数据量是1KW条，limit 5000000，N的时候，速度变的非常的慢，当然了offset特别小的时候，查询的速度没有什么差别。那我们来想一下什么没原因造成的？

那其实原因就是MySQL并不是跳过offset行，然后单取N行，而是取offset+N行，然后返回放弃前offset行，返回N行，所以这样的话，查询的效率就特别的低，那当offset特别大的时候，效率就非常的低下。

优化的办法：

1.我们从业务的逻辑上进行解决，比如说不允许翻页超过100页，比如百度的分页才只有79页，所以我们没有必要去分那么多的页，这个是从业务的逻辑上来进行控制的。

2.我们可以试着不用limit进行查询数据。

我们来看一下用了offset和不用offset两者的一个对比：

mysql> select id,name from logs limit 5000000,10;
+---------+--------------------------------------------+
| id      | name                                       |
+---------+--------------------------------------------+
| 5554609 | 新闻          |
..................
| 5554618 | 股票信息                |
+---------+--------------------------------------------+
10 rows in set (5.33 sec)

mysql> select id,name from logs where id>5000000 limit 10;
+---------+--------------------------------------------------------+
| id      | name                                                   |
+---------+--------------------------------------------------------+
| 5000001 | 互联网金融               |
.................
| 5000002 | P2P理财                |
+---------+--------------------------------------------------------+
10 rows in set (0.00 sec)

那么我们明显的观察到两者的时间差了整整的5倍多。

但我们同时也发现，2次查询的结果是不一样的，那这是因为我们的数据中间有被物理删除过，数据出现了空洞。

解决的方法就是：数据我们一般不进行物理删除，我们可以进行逻辑删除，最终在页面上显示数据的时候，逻辑删除的条目不显示即可。（一般来说，大网站的数据都是不物理删除的，只做逻辑删除）

那我们再想一种比较极端的思路，如果我们非要物理删除数据，还不限制用户进行分页，那怎么办？

那我们尽量的只查有索引的ID，通过索引查出来的id，速度非常的快，然后我们再根据查出来的id，进行回行一次性的取具体的数据。这就是延迟索引。