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如何优化Mysql千万级快速分页
MYSQL分页limit速度太慢的优化方法
MYSQL分页查询优化
MySQL大数据量分页查询方法及其优化
select * from table limit m,n
其中m是指记录开始的index，表示每次开始的索引。默认从0开始，表示第一条记录
n是指从第m+1条开始，取n条。
select * from tablename limit 2,4
即取出第3条至第6条，4条记录
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在mysql中limit可以实现快速分页，但是如果数据到了几百万时我们的limit必须优化才能有效的合理的实现分页了，否则可能卡死你的服务器哦。
如 * from table limit 0,10 这个没有问题 当 limit 200000,10 的时候数据读取就很慢。
limit10000,20的意思扫描满足条件的10020行，扔掉前面的10000行，返回最后的20行，问题就在这里。
LIMIT 451350,30 扫描了45万多行，怪不得慢的都堵死了。
但是limit 30 这样的语句仅仅扫描30行。
那么如果我们之前记录了最大ID，就可以在这里做文章
举个例子
日常分页SQL语句
select id,name,content from users order by id asc limit 100000,20
扫描100020行
如果记录了上次的最大ID
select id,name,content from users where id>100073 order by id asc limit 20
扫描20行。
总数据有500万左右，以下例子
select * from wl_tagindex where byname=‘f‘ order by id limit 300000,10 执行时间是 3.21s
优化后：
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
执行时间为 0.11s 速度明显提升
这里需要说明的是 我这里用到的字段是 byname ,id 需要把这两个字段做复合索引，否则的话效果提升不明显
总结
当一个数据库表过于庞大，LIMIT offset, length中的offset值过大，则SQL查询语句会非常缓慢，你需增加order by，并且order by字段需要建立索引。
如果使用子查询去优化LIMIT的话，则子查询必须是连续的，某种意义来讲，子查询不应该有where条件，where会过滤数据，使数据失去连续性。
如果你查询的记录比较大，并且数据传输量比较大，比如包含了text类型的field，则可以通过建立子查询。
SELECT id,title,content FROM items WHERE id IN (SELECT id FROM items ORDER BY id limit 900000, 10);
如果limit语句的offset较大，你可以通过传递pk键值来减小offset = 0，这个主键最好是int类型并且auto_increment
SELECT * FROM users WHERE uid > 456891 ORDER BY uid LIMIT 0, 10;
这条语句，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值过大，用户也会翻页疲劳，你可以设置一个offset最大的，超过了可以另行处理，一般连续翻页过大，用户体验很差，则应该提供更优的用户体验给用户。
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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，数据库表占用硬盘1.6G。OK ,看下面这条sql语句：
select id,title from collect limit 1000,10; 很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的
select id,title from collect limit 90000,10; 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:
select id from collect order by id limit 90000,10; 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：
select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;
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 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 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discuz 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
select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 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
select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 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！
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select id from collect order by id limit 90000,10; 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
select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！0.04秒完成！
再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 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！
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limit 分页优化方法
1.子查询优化法
先找出第一条数据，然后大于等于这条数据的id就是要获取的数据
缺点：数据必须是连续的，可以说不能有where条件，where条件会筛选数据，导致数据失去连续性
这种：
select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100
实验下
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
从结果中可以得知，当偏移1000以上使用子查询法可以有效的提高性能。
2、使用 id 限定优化
这种方式假设数据表的id是连续递增的，则我们根据查询的页数和查询的记录数可以算出查询的id的范围，可以使用 id between and 来查询：
select * from orders_history where type=2 and id between 1000000 and 1000100 limit 100;
查询时间：15ms 12ms 9ms
这种查询方式能够极大地优化查询速度，基本能够在几十毫秒之内完成。限制是只能使用于明确知道id的情况，不过一般建立表的时候，都会添加基本的id字段，这为分页查询带来很多遍历。
还可以有另外一种写法：
select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;
当然还可以使用 in 的方式来进行查询，这种方式经常用在多表关联的时候进行查询，使用其他表查询的id集合，来进行查询：
select * from orders_history where id in
(select order_id from trade_2 where goods = ‘pen‘)
limit 100;
这种 in 查询的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。
2.倒排表优化法
倒排表法类似建立索引，用一张表来维护页数，然后通过高效的连接得到数据
缺点：只适合数据数固定的情况，数据不能删除，维护页表困难
3.反向查找优化法
当偏移超过一半记录数的时候，先用排序，这样偏移就反转了
缺点：order by优化比较麻烦，要增加索引，索引影响数据的修改效率，并且要知道总记录数
，偏移大于数据的一半
引用
limit偏移算法：
正向查找： (当前页 – 1) * 页长度
反向查找： 总记录 – 当前页 * 页长度
做下实验，看看性能如何
总记录数：1,628,775
每页记录数： 40
总页数：1,628,775 / 40 = 40720
中间页数：40720 / 2 = 20360
第21000页
正向查找SQL:
Sql代码
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 839960, 40
时间：1.8696 秒
反向查找sql:
Sql代码
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 788775, 40
时间：1.8336 秒
第30000页
正向查找SQL:
Sql代码
1.SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40
时间：2.6493 秒
反向查找sql:
Sql代码
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
时间：1.0035 秒
注意，反向查找的结果是是降序desc的，并且InputDate是记录的插入时间，也可以用主键联合索引，但是不方便。
4.limit限制优化法
把limit偏移量限制低于某个数。。超过这个数等于没数据，我记得alibaba的dba说过他们是这样做的
5.只查索引法
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原文链接：https://blog.csdn.net/cbjcry/java/article/details/84920169
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