分頁程序原理很簡單，這裏就不多說了，本篇文章主要說的是在數據表記錄量比較大的情況下，如何將分頁SQL做到更優化，讓MySQL執行的更快的方法。
一般的情況下，我們的分頁SQL語句是這樣的：
以上SQL語句在原理上和在實際操作中是不會存在什麼問題，但是當table表的數據量達到幾十萬以上的時候，上面的語句執行一遍，可能會要執行個十幾秒的時間，並且當頁數越靠後的話，執行的時間會越長，這個時候我們就需要找到一種更快的查詢辦法來替代這種操作了。
網上已經有很多優化的方法，基本都是這樣的：
以上SQL語句是一個不錯的解決方法，分頁查詢的速度基本會保持在1秒之內，但據經驗總結得出還有一種更好的辦法，如下：
相比以上的解決辦法，在速度上還會快了不少。
另外分享兩個關於查詢的技巧：
（1）如果需要查詢 id 不是連續的一段，最佳的做法就是先找出 id ，然後用 in 查詢：
（2）當查詢字段一較長字符串的時候，表設計時要爲該字段多加一個字段，如存儲網址的字段，在需要查詢該字段的時候，不要直接查詢字符串，效率低下，應該查詭該字串的crc32或md5值。
如何優化MySQL千萬級快速分頁，以下摘抄與網上，讀者自行參考。
數據表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個字段，其中 title 用定長，info 用text, id 是逐漸，vtype是tinyint，vtype是索引。這是一個基本的新聞系統的簡單模型。現在往裏面填充數據，填充10萬篇新聞。最後collect 爲 10萬條記錄，數據庫表佔用硬盤1.6G。OK ,看下面這條sql語句：
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; 從9萬條開始分頁，結果？
8-9秒完成，my god 哪出問題了？其實要優化這條數據，網上找得到答案。看下面一條語句:
select id from collect order by id limit 90000,10;
很快，0.04秒就OK。 爲什麼？因爲用了id主鍵做索引當然快。網上的改法是：
select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;
這就是用了id做索引的結果。可是問題複雜那麼一點點，就完了。看下面的語句
select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！
到了這裏我相信很多人會和我一樣，有崩潰感覺！vtype 做了索引了啊？怎麼會慢呢？vtype做了索引是不錯，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，從9萬開始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和測試結果8-9秒到了一個數量級。從這裏開始有人提出了分表的思路，這個和dis #cuz 論壇是一樣的思路。思路如下：
建一個索引表： t (id,title,vtype) 並設置成定長，然後做分頁，分頁出結果再到 collect 裏面去找info 。 是否可行呢？實驗下就知道了。
10萬條記錄到 t(id,title,vtype) 裏，數據表大小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。爲什麼會這樣呢？我猜想是因爲collect 數據太多，所以分頁要跑很長的路。limit 完全和數據表的大小有關的。其實這樣做還是全表掃描，只是因爲數據量小，只有10萬才快。OK， 來個瘋狂的實驗，加到100萬條，測試性能。加了10倍的數據，馬上t表就到了200多M，而且是定長。還是剛纔的查詢語句，時間是0.1-0.2秒完成！分表性能沒問題？錯！因爲我們的limit還是9萬，所以快。給個大的，90萬開始
select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10;
看看結果，時間是1-2秒！why ?
分表了時間還是這麼長，非常之鬱悶！有人說定長會提高limit的性能，開始我也以爲，因爲一條記錄的長度是固定的，mysql 應該可以算出90萬的位置纔對啊？可是我們高估了mysql 的智能，他不是商務數據庫，事實證明定長和非定長對limit影響不大？怪不得有人說discuz到了100萬條記錄就會很慢，我相信這是真的，這個和數據庫設計有關！
難道MySQL 無法突破100萬的限制嗎？？？到了100萬的分頁就真的到了極限？
答案是： NO 爲什麼突破不了100萬是因爲不會設計mysql造成的。下面介紹非分表法，來個瘋狂的測試！一張表搞定100萬記錄，並且10G 數據庫，如何快速分頁！
好了，我們的測試又回到 collect表，開始測試結論是：
30萬數據，用分表法可行，超過30萬他的速度會慢道你無法忍受！當然如果用分表+我這種方法，那是絕對完美的。但是用了我這種方法後，不用分表也可以完美解決！
答 案就是：複合索引！ 有一次設計mysql索引的時候，無意中發現索引名字可以任取，可以選擇幾個字段進來，這有什麼用呢？開始的
select id from collect order by id limit 90000,10;
這麼快就是因爲走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱着試試看的想法加了 search(vtype,id) 這樣的索引。然後測試
select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！0.04秒完成！
再測試: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遺憾，8-9秒，沒走search索引！
再測試：search(id,vtype)，還是select id 這個語句，也非常遺憾，0.5秒。
綜上：如果對於有where 條件，又想走索引用limit的，必須設計一個索引，將where 放第一位，limit用到的主鍵放第2位，而且只能select 主鍵！
完美解決了分頁問題了。可以快速返回id就有希望優化limit ， 按這樣的邏輯，百萬級的limit 應該在0.0x秒就可以分完。看來mysql 語句的優化和索引時非常重要的！
好了，回到原題，如何將上面的研究成功快速應用於開發呢？如果用複合查詢，我的輕量級框架就沒的用了。分頁字符串還得自己寫，那多麻煩？這裏再看一個例子，思路就出來了：
select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！
mygod ，mysql 的索引竟然對於in語句同樣有效！看來網上說in無法用索引是錯誤的！
有了這個結論，就可以很簡單的應用於輕量級框架了：