MySQL的分頁查詢通常通過limit來實現。limit接收1或2個整數型參數，如果是2個參數，第一個是指定第一個返回記錄行的偏移量，第二個是返回記錄行的最大數目。初始記錄行的偏移量是0。為了與PostgreSQL兼容，limit也支持limit # offset #。

問題：

對于小的偏移量，直接使用limit來查詢沒有什么問題，但隨著數據量的增大，越往后分頁，limit語句的偏移量就會越大，速度也會明顯變慢。

優化思想：避免數據量大時掃描過多的記錄

解決：子查詢的分頁方式或者JOIN分頁方式。JOIN分頁和子查詢分頁的效率基本在一個等級上，消耗的時間也基本一致。

下面舉個例子。一般MySQL的主鍵是自增的數字類型，這種情況下可以使用下面的方式進行優化。

以真實的生產環境的6萬條數據的一張表為例，比較一下優化前后的查詢耗時：

-- 傳統limit，文件掃描[SQL]SELECT * FROM tableName ORDER BY id LIMIT 50000,2;受影響的行: 0時間: 0.171s-- 子查詢方式，索引掃描[SQL]SELECT * FROM tableNameWHERE id >= (SELECT id FROM tableName ORDER BY id LIMIT 50000 , 1)LIMIT 2;受影響的行: 0時間: 0.035s-- JOIN分頁方式[SQL]SELECT * FROM tableName AS t1JOIN (SELECT id FROM tableName ORDER BY id LIMIT 50000, 1) AS t2WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id LIMIT 2;受影響的行: 0時間: 0.036s

可以看到經過優化性能提高了很多倍。

優化原理：

子查詢是在索引上完成的，而普通的查詢時在數據文件上完成的。通常來說，索引文件要比數據文件小得多，所以操作起來也會更有效率。因為要取出所有字段內容，第一種需要跨越大量數據塊并取出，而第二種基本通過直接根據索引字段定位后，才取出相應內容，效率自然大大提升。因此，對limit的優化，不是直接使用limit，而是首先獲取到offset的id，然后直接使用limit size來獲取數據。

在實際項目使用，可以利用類似策略模式的方式去處理分頁。例如，每頁100條數據，判斷如果是100頁以內，就使用最基本的分頁方式；如果大于100，則使用子查詢的分頁方式。

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