通常，我們會采用ORDER BY LIMIT start, offset 的方式來進行分頁查詢。例如下面這個SQL：
SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 100, 10;
或者像下面這個不帶任何條件的分頁SQL：
SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 100, 10;
一般而言，分頁SQL的耗時隨著 start 值的增加而急劇增加，我們來看下面這2個不同起始值的分頁SQL執行耗時：
yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 500, 10;…10 rows in set (0.05 sec)yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=6 ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10;…10 rows in set (2.39 sec)
可以看到，隨著分頁數量的增加，SQL查詢耗時也有數十倍增加，顯然不科學。今天我們就來分析下，如何能優化這個分頁方案。 一般滴，想要優化分頁的終極方案就是：沒有分頁，哈哈哈~~~，不要說我講廢話，確實如此，可以把分頁算法交給Sphinx、Lucence等第三方解決方案，沒必要讓MySQL來做它不擅長的事情。 當然了，有小伙伴說，用第三方太麻煩了，我們就想用MySQL來做這個分頁，咋辦呢？莫急，且待我們慢慢分析，先看下表DDL、數據量、查詢SQL的執行計劃等信息：
yejr@imysql.com> SHOW CREATE TABLE `t1`;CREATE TABLE `t1` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,... `ftype` tinyint(3) unsigned NOT NULL,... PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;yejr@imysql.com> select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+| 994584 |+----------+yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 500, 10/G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 type: indexpossible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 510 Extra: Using whereyejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10/G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 type: indexpossible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 935510 Extra: Using where
可以看到，雖然通過主鍵索引進行掃描了，但第二個SQL需要掃描的記錄數太大了，而且需要先掃描約935510條記錄，然后再根據排序結果取10條記錄，這肯定是非常慢了。 針對這種情況，我們的優化思路就比較清晰了，有兩點：
1、盡可能從索引中直接獲取數據，避免或減少直接掃描行數據的頻率
2、盡可能減少掃描的記錄數，也就是先確定起始的范圍，再往后取N條記錄即可
據此，我們有兩種相應的改寫方法：子查詢、表連接，即下面這樣的：
#采用子查詢的方式優化，在子查詢里先從索引獲取到最大id，然后倒序排，再取10行結果集
#注意這里采用了2次倒序排，因此在取LIMIT的start值時，比原來的值加了10，即935510，否則結果將和原來的不一致
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC/G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: <derived2> type: ALLpossible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 10 Extra: Using filesort*************************** 2. row *************************** id: 2 select_type: DERIVED table: t1 type: ALLpossible_keys: PRIMARY key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 973192 Extra: Using where*************************** 3. row *************************** id: 3 select_type: SUBQUERY table: t1 type: indexpossible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 935511 Extra: Using where#采用INNER JOIN優化，JOIN子句里也優先從索引獲取ID列表，然后直接關聯查詢獲得最終結果，這里不需要加10yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id)/G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: <derived2> type: ALLpossible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 935510 Extra: NULL*************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: t1 type: eq_refpossible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: t2.id rows: 1 Extra: NULL*************************** 3. row *************************** id: 2 select_type: DERIVED table: t1 type: indexpossible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 973192 Extra: Using where
然后我們來對比下這2個優化后的新SQL執行時間：
yejr@imysql.com> SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) T ORDER BY id DESC;...rows in set (1.86 sec)#采用子查詢優化，從profiling的結果來看，相比原來的那個SQL快了：28.2%yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id);...10 rows in set (1.83 sec)#采用INNER JOIN優化，從profiling的結果來看，相比原來的那個SQL快了：30.8%
我們再來看一個不帶過濾條件的分頁SQL對比：
#原始SQLyejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10/G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 type: indexpossible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 935510 Extra: NULLyejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10;...10 rows in set (2.22 sec)#采用子查詢優化yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC;*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: <derived2> type: ALLpossible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 10 Extra: Using filesort*************************** 2. row *************************** id: 2 select_type: DERIVED table: t1 type: ALLpossible_keys: PRIMARY key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 973192 Extra: Using where*************************** 3. row *************************** id: 3 select_type: SUBQUERY table: t1 type: indexpossible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 935511 Extra: Using indexyejr@imysql.com> SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC;…10 rows in set (2.01 sec)#采用子查詢優化，從profiling的結果來看，相比原來的那個SQL快了：10.6%#采用INNER JOIN優化yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1`ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id)/G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: type: ALLpossible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 935510 Extra: NULL*************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: t1 type: eq_refpossible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: t1.id rows: 1 Extra: NULL*************************** 3. row *************************** id: 2 select_type: DERIVED table: t1 type: indexpossible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 973192 Extra: Using indexyejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1`ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id);…10 rows in set (1.70 sec)#采用INNER JOIN優化，從profiling的結果來看，相比原來的那個SQL快了：30.2%
至此，我們看到采用子查詢或者INNER JOIN進行優化后，都有大幅度的提升，這個方法也同樣適用于較小的分頁，雖然LIMIT開始的 start 位置小了很多，SQL執行時間也快了很多，但采用這種方法后，帶WHERE條件的分頁分別能提高查詢效率：24.9%、156.5%，不帶WHERE條件的分頁分別提高查詢效率：554.5%、11.7%，各位可以自行進行測試驗證。單從提升比例說，還是挺可觀的，確保這些優化方法可以適用于各種分頁模式，就可以從一開始就是用。 我們來看下各種場景相應的提升比例是多少：
| 大分頁，帶WHERE | 大分頁，不帶WHERE | 大分頁平均提升比例 | 小分頁，帶WHERE | 小分頁，不帶WHERE | 總體平均提升比例 | |
| 子查詢優化 | 28.20% | 10.60% | 19.40% | 24.90% | 554.40% | 154.53% |
| INNER JOIN優化 | 30.80% | 30.20% | 30.50% | 156.50% | 11.70% | 57.30% |
結論：這樣看就和明顯了，尤其是針對大分頁的情況，因此我們優先推薦使用INNER JOIN方式優化分頁算法。
上述每次測試都重啟mysqld實例，并且加了SQL_NO_CACHE，以保證每次都是直接數據文件或索引文件中讀取。如果數據經過預熱后，查詢效率會一定程度提升，但但上述相應的效率提升比例還是基本一致的。
2014/07/28后記更新：
其實如果是不帶任何條件的分頁，就沒必要用這么麻煩的方法了，可以采用對主鍵采用范圍檢索的方法，例如參考這篇：Advance for MySQL Pagination
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