MySQL的分页查询平常经由过程limit来完成。
MySQL的limit基础用法很简单。limit吸收1或2个整数型参数，如果是2个参数，第一个是指定第一个返回纪录行的偏移量，第二个是返回纪录行的最大数量。初始纪录行的偏移量是0。
为了与PostgreSQL兼容，limit也支撑limit # offset #。
题目：
关于小的偏移量，直接运用limit来查询没有什么题目，但随着数据量的增大，越往后分页，limit语句的偏移量就会越大，速率也会显著变慢。
优化头脑：
防止数据量大时扫描过量的纪录
处置惩罚：
子查询的分页体式格局或许JOIN分页体式格局。
JOIN分页和子查询分页的效力基础在一个品级上，斲丧的时候也基础一致。
下面举个例子。平常MySQL的主键是自增的数字范例，这类情况下能够运用下面的体式格局举行优化。
下面以实在的生产环境的80万条数据的一张表为例，比较一下优化前后的查询耗时：
-- 传统limit，文件扫描 [SQL]SELECT * FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000,2; 受影响的行: 0 时候: 5.371s -- 子查询体式格局，索引扫描 [SQL] SELECT * FROM tableName WHERE id >= (SELECT id FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000 , 1) LIMIT 2; 受影响的行: 0 时候: 0.274s -- JOIN分页体式格局 [SQL] SELECT * FROM tableName AS t1 JOIN (SELECT id FROM tableName ORDER BY id desc LIMIT 500000, 1) AS t2 WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT 2; 受影响的行: 0 时候: 0.278s
能够看到经由优化机能提高了快要20倍。
优化道理：
子查询是在索引上完成的，而一般的查询时在数据文件上完成的，平常来讲，索引文件要比数据文件小得多，所以操纵起来也会更有效力。由于要掏出一切字段内容，第一种须要逾越大批数据块并掏出，而第二种基础经由过程直接依据索引字段定位后，才掏出响应内容，效力天然大大提拔。
因而，对limit的优化，不是直接运用limit，而是起首猎取到offset的id，然后直接运用limit size来猎取数据。
在现实项目运用，能够应用相似战略形式的体式格局去处置惩罚分页，比方，每页100条数据，推断如果是100页之内，就运用最基础的分页体式格局，大于100，则运用子查询的分页体式格局。
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