在mysql中l(wèi)imit可以實現(xiàn)快速分頁，但是如果數(shù)據(jù)到了幾百萬時我們的limit必須優(yōu)化才能有效的合理的實現(xiàn)分頁了，否則可能卡死你的服務器哦。

   當一個表數(shù)據(jù)有幾百萬的數(shù)據(jù)的時候成了問題！

   如 * from table limit 0,10 這個沒有問題 當 limit 200000,10 的時候數(shù)據(jù)讀取就很慢，可以按照一下方法解決
    第一頁會很快
   PERCONA PERFORMANCE CONFERENCE 2009上，來自雅虎的幾位工程師帶來了一篇”EfficientPagination Using MySQL”的報告
   limit10000,20的意思掃描滿足條件的10020行，扔掉前面的10000行，返回最后的20行，問題就在這里。
   LIMIT 451350 , 30 掃描了45萬多行，怪不得慢的都堵死了。
   但是
   limit 30 這樣的語句僅僅掃描30行。

   那么如果我們之前記錄了最大ID，就可以在這里做文章

   舉個例子

   日常分頁SQL語句
   select id,name,content from users order by id asc limit 100000,20
   掃描100020行
   如果記錄了上次的最大ID
   select id,name,content from users where id>100073 order by id asc limit 20
   掃描20行。
   總數(shù)據(jù)有500萬左右
   以下例子 當時候 select * from wl_tagindex where byname='f' order by id limit 300000,10 執(zhí)行時間是 3.21s
   優(yōu)化后：

 select * from (    select id from wl_tagindex    where byname='f' order by id limit 300000,10 ) a left join wl_tagindex b on a.id=b.id

   執(zhí)行時間為 0.11s 速度明顯提升
   這里需要說明的是 我這里用到的字段是 byname ,id 需要把這兩個字段做復合索引，否則的話效果提升不明顯

   總結

   當一個數(shù)據(jù)庫表過于龐大，LIMIT offset, length中的offset值過大，則SQL查詢語句會非常緩慢，你需增加order by，并且order by字段需要建立索引。
   如果使用子查詢?nèi)?yōu)化LIMIT的話，則子查詢必須是連續(xù)的，某種意義來講，子查詢不應該有where條件，where會過濾數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)失去連續(xù)性。
   如果你查詢的記錄比較大，并且數(shù)據(jù)傳輸量比較大，比如包含了text類型的field，則可以通過建立子查詢。

   SELECT id,title,content FROM items WHERE id IN (SELECT id FROM items ORDER BY id limit 900000, 10);

   如果limit語句的offset較大，你可以通過傳遞pk鍵值來減小offset = 0，這個主鍵最好是int類型并且auto_increment

   SELECT * FROM users WHERE uid > 456891 ORDER BY uid LIMIT 0, 10;

   這條語句，大意如下:

   SELECT * FROM users WHERE uid >=  (SELECT uid FROM users ORDER BY uid limit 895682, 1) limit 0, 10;
   如果limit的offset值過大，用戶也會翻頁疲勞，你可以設置一個offset最大的，超過了可以另行處理，一般連續(xù)翻頁過大，用戶體驗很差，則應該提供更優(yōu)的用戶體驗給用戶。

   limit 分頁優(yōu)化方法

   1.子查詢優(yōu)化法
   先找出第一條數(shù)據(jù)，然后大于等于這條數(shù)據(jù)的id就是要獲取的數(shù)據(jù)
   缺點：數(shù)據(jù)必須是連續(xù)的，可以說不能有where條件，where條件會篩選數(shù)據(jù)，導致數(shù)據(jù)失去連續(xù)性
   實驗下
    mysql> set profi=1;
   Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
   mysql> select count(*) from Member;
   +———-+
   | count(*) |
   +———-+
   |   169566 |
   +———-+
   1 row in set (0.00 sec)
   mysql> pager grep !~-
   PAGER set to ‘grep !~-‘
   mysql> select * from Member limit 10, 100;
   100 rows in set (0.00 sec)
   mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100;
   100 rows in set (0.00 sec)
   mysql> select * from Member limit 1000, 100;
   100 rows in set (0.01 sec)
   mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100;
   100 rows in set (0.00 sec)
   mysql> select * from Member limit 100000, 100;
   100 rows in set (0.10 sec)
   mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100;
   100 rows in set (0.02 sec)
   mysql> nopager
   PAGER set to stdout
   mysql> show profilesG
   *************************** 1. row ***************************
   Query_ID: 1
   Duration: 0.00003300
      Query: select count(*) from Member
   *************************** 2. row ***************************
   Query_ID: 2
   Duration: 0.00167000
      Query: select * from Member limit 10, 100
   *************************** 3. row ***************************
   Query_ID: 3
   Duration: 0.00112400
      Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100
   *************************** 4. row ***************************
   Query_ID: 4
   Duration: 0.00263200
      Query: select * from Member limit 1000, 100
   *************************** 5. row ***************************
   Query_ID: 5
   Duration: 0.00134000
      Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100
   *************************** 6. row ***************************
   Query_ID: 6
   Duration: 0.09956700
      Query: select * from Member limit 100000, 100
   *************************** 7. row ***************************
   Query_ID: 7
   Duration: 0.02447700
      Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100
    從結果中可以得知，當偏移1000以上使用子查詢法可以有效的提高性能。
   2.倒排表優(yōu)化法
   倒排表法類似建立索引，用一張表來維護頁數(shù)，然后通過高效的連接得到數(shù)據(jù)
   缺點：只適合數(shù)據(jù)數(shù)固定的情況，數(shù)據(jù)不能刪除，維護頁表困難
   3.反向查找優(yōu)化法
   當偏移超過一半記錄數(shù)的時候，先用排序，這樣偏移就反轉了
   缺點：order by優(yōu)化比較麻煩，要增加索引，索引影響數(shù)據(jù)的修改效率，并且要知道總記錄數(shù)
   ，偏移大于數(shù)據(jù)的一半
   引用
   limit偏移算法：
   正向查找： (當前頁 – 1) * 頁長度
   反向查找： 總記錄 – 當前頁 * 頁長度
   做下實驗，看看性能如何
   總記錄數(shù)：1,628,775
   每頁記錄數(shù)： 40
   總頁數(shù)：1,628,775 / 40 = 40720
   中間頁數(shù)：40720 / 2 = 20360
   第21000頁
   正向查找SQL:
   Sql代碼
   SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 839960, 40
   時間：1.8696 秒
   反向查找sql:
   Sql代碼
   SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 788775, 40
   時間：1.8336 秒
   第30000頁
   正向查找SQL:
   Sql代碼
   1.SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40
   SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40
   時間：2.6493 秒
   反向查找sql:
   Sql代碼
   1.SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 428775, 40
   SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 428775, 40
    時間：1.0035 秒
   注意，反向查找的結果是是降序desc的，并且InputDate是記錄的插入時間，也可以用主鍵聯(lián)合索引，但是不方便。
   4.limit限制優(yōu)化法
   把limit偏移量限制低于某個數(shù)。。超過這個數(shù)等于沒數(shù)據(jù)，我記得alibaba的dba說過他們是這樣做的
   5.只查索引法