MySQL大数据量分页查询方法及其优化
方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句
语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N
适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)
原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.
方法2:建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)
语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M
适应场景:适用于数据量多的情况(元组数上万)
原因:索引扫描,速度会很快. 有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3
方法3: 基于索引再排序
语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万). 最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1)
原因: 索引扫描,速度会很快. 但MySQL的排序操作,只有ASC没有DESC(DESC是假的,未来会做真正的DESC,期待...).
方法4: 基于索引使用prepare
第一个问号表示pageNum，第二个？表示每页元组数
语句样式: MySQL中,可用如下方法: PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (？* ？) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
适应场景: 大数据量
原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
比如: 读第1000到1019行元组(pk是主键/唯一键).
SELECT*FROMyour_tableWHEREpk>=1000ORDERBYpkASCLIMIT0,20
方法6: 利用"子查询/连接+索引"快速定位元组的位置,然后再读取元组.
比如(id是主键/唯一键,蓝色字体时变量)
利用子查询示例:
SELECT*FROMyour_tableWHEREid<=
(SELECTidFROMyour_tableORDERBYiddescLIMIT($page-1)*$pagesizeORDERBYiddesc
LIMIT$pagesize
利用连接示例:
SELECT*FROMyour_tableASt1
JOIN(SELECTidFROMyour_tableORDERBYiddescLIMIT($page-1)*$pagesizeASt2
WHEREt1.id <= t2.idORDERBYt1.iddescLIMIT$pagesize;
mysql大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。
测试实验
1. 直接用limit start, count分页语句， 也是我程序中用的方法：
select*fromproductlimitstart,count
当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 100， 1000， 10000开始分页的执行时间（每页取20条）。
如下：
select*fromproductlimit10,200.016秒
select*fromproductlimit100,200.016秒
select*fromproductlimit1000,200.047秒
select*fromproductlimit10000,200.094秒
我们已经看出随着起始记录的增加，时间也随着增大， 这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的，那么我们把起始记录改为40w看下（也就是记录的一般左右）
select*fromproductlimit400000,203.229秒
再看我们取最后一页记录的时间
select*fromproductlimit866613,2037.44秒
像这种分页最大的页码页显然这种时间是无法忍受的。
从中我们也能总结出两件事情：
limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。
2. 对limit分页问题的性能优化方法
利用表的覆盖索引来加速分页查询
我们都知道，利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列（覆盖索引），那么这种情况会查询很快。
因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。
在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。
这次我们之间查询最后一页的数据（利用覆盖索引，只包含id列），如下：
selectidfromproductlimit866613,200.2秒
相对于查询了所有列的37.44秒，提升了大概100多倍的速度
那么如果我们也要查询所有列，有两种方法，一种是id>=的形式，另一种就是利用join，看下实际情况：
SELECT*FROMproductWHEREID> =(selectidfromproductlimit866613,1)limit20
查询时间为0.2秒！
另一种写法
SELECT*FROMproduct aJOIN(selectidfromproductlimit866613,20) bONa.ID = b.id
查询时间也很短！
3. 复合索引优化方法
MySql 性能到底能有多高？MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。
用事实说话，看例子：
数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬1.6G。
OK ,看下面这条sql语句：
selectid,titlefromcollectlimit1000,10;
很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的
selectid,titlefromcollectlimit90000,10;
从9万条开始分页，结果？
8-9秒完成，my god 哪出问题了？其实要优化这条数据，网上找得到答案。看下面一条语句:
selectidfromcollectorderbyidlimit90000,10;
很快，0.04秒就OK。 为什么？因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是：
selectid,titlefromcollectwhereid>=(selectidfromcollectorderbyidlimit90000,1)limit10;
这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点，就完了。看下面的语句
select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！
到了这里我相信很多人会和我一样，有崩溃感觉！vtype 做了索引了啊？怎么会慢呢？vtype做了索引是不错，你直接
selectidfromcollectwherevtype=1limit1000,10;
是很快的，基本上0.05秒，可是提高90倍，从9万开始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和测试结果8-9秒到了一个数量级。
从这里开始有人提出了分表的思路，这个和dis #cuz 论坛是一样的思路。思路如下：
建一个索引表： t (id,title,vtype) 并设置成定长，然后做分页，分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？实验下就知道了。
10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小20M左右。用
selectidfromtwherevtype=1orderbyidlimit90000,10;
很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。为什么会这样呢？我猜想是因为collect 数据太多，所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描，只是因为数据量小，只有10万才快。OK， 来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？
错！因为我们的limit还是9万，所以快。给个大的，90万开始
selectidfromtwherevtype=1orderbyidlimit900000,10;
看看结果，时间是1-2秒！why ?
分表了时间还是这么长，非常之郁闷！有人说定长会提高limit的性能，开始我也以为，因为一条记录的长度是固定的，mysql 应该可以算出90万的位置才对啊？可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！
难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？到了100万的分页就真的到了极限？
答案是： NO 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！
好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是：
30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！当然如果用分表+我这种方法，那是绝对完美的。但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！
答案就是：复合索引！ 有一次设计mysql索引的时候，无意中发现索引名字可以任取，可以选择几个字段进来，这有什么用呢？
开始的
selectidfromcollectorderbyidlimit90000,10;
这么快就是因为走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。
然后测试
selectidfromcollectwherevtype=1limit90000,10;
非常快！0.04秒完成！
再测试:
selectid,titlefromcollectwherevtype=1limit90000,10;
非常遗憾，8-9秒，没走search索引！
再测试：search(id,vtype)，还是select id 这个语句，也非常遗憾，0.5秒。
综上：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！
完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！
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来源：https://www.cnblogs.com/geningchao/p/6649907.html
