Mysql使用limit深度分页优化

mysql使用select * limit offset, rows分页在深度分页的情况下。性能急剧下降。

limit用于数据的分页查询，当然也会用于数据的截取，下面是limit的用法：

1. 模仿百度、谷歌方案（前端业务控制）

类似于分段。我们给每次只能翻100页、超过一百页的需要重新加载后面的100页。这样就解决了每次加载数量数据大 速度慢的问题了

2. 记录每次取出的最大id， 然后where id >最大id

select * from table_name Where id >最大id limit 10000, 10

这种方法适用于：除了主键ID等离散型字段外，也适用连续型字段datetime等

最大id由前端分页pageNum和pageIndex计算出来。

3. IN获取id

4. join方式 + 覆盖索引（推荐）

如果对于有where 条件，又想走索引用limit的，必须设计一个索引，将where 放第一位，limit用到的主键放第2位，而且只能select 主键！

1. jdbcpagingReader使用方式

2. db索引分区器使用方式

入参1： 表名 如test_table

入参2： 排序索引字段 可以是主键，也可以是其他索引。需要保证是唯一索引即可。如：id

入参3： 主键可手动传入，也可以根据表名计算出来：现在只支持单列主键的。 如：id

入参4:具体表 要分多少块。如：4

准备数据是20000000条数据

在分页场景下，使用limit start end，我们分别看下从10000， 100000， 1000000开始分页的执行时间（每页取10条），如下图

当start较小时，查询没有性能问题，但是如上图查询时间所示，随着start增大，查询消耗时间也在递增，在start=10000000时，分页竟然消耗了2秒多，这是不能忍受的。

由此引出对limit分页的优化,首先来explain该语句，看到查询没有使用到任何的索引，进行的是全表扫描，假如limit分页用到了索引是不是会快很多呢！

explain分析一下,第一行是select * from user_innodb形成的临时表使用的是全表扫描，第二行是 （SELECT id FROM user_innodb LIMIT 10000000, 10）形成的，使用的是eq_ref，第三行是全表扫描a和bjoin形成的派生表，使用到的是index，所以速度也会快很多

select * from table limit 索引 , 查询的数据个数

select grade from Student limit 5,1。表示：从第6行或者第6页开始查询（包括第6行），往后查一行数据，结果是 6.

 select * from Customer limit 10 --检索前10行数据，显示1-10条数据

=select * from Customer  limit  0,10 --0可以省略

select * from Customer limit 5,10 --检索从第6行开始向后加10条数据，共显示id为6,7....15

查询从某一行开始到结尾的全部数据，可以在第二个参数中设置一个很大的值

如：查询从第3行开始的后面全部数据

select * from table limit 2,99999999999999999999999999

扩展：

limit典型的应用场景就是实现分页查询

已知：每页显示m条数据，求：显示第n页的数据

select * from table limit  (n-1)m,m

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