库表查询效率提升设计优化思路，显著提高查询效率(主要用于查询多于删除的业务)

前言

为提高查询效率，现提出以下优化思路，但是这种思路做排序算法(置顶、置底、手动录入排序号)影响效率，慎重使用，仅供参考。
库中添加page、index字段用以分割数据组，以便抽取执行ddl语句的公式，模拟：初始page为1 index为1，以600为一组,index值为600时,page加1 index从1开始计算

1.查询

参数定义：
	p页面传递的页数    
	s页面传递的条数       

1.1 获取当前page下起始条数

select (p * s - FLOOR(p * s /600 )* 600)

1.2. 获取当前page

select FLOOR(p*s/600) + 1

例：  其中x为通过 1.1 中 获取的起始条数
查询 第1页 每页20条 
select * from employee_test  where page = FLOOR(1*20/600)  + 1 limit x,20 order by index_num

查询 第31页 每页20条 
select * from employee_test  where page = FLOOR(31*20/600) + 1 limit x,20 order by index_num

1.3 性能

查询第500页，每页20条
12000条数据时

-- 执行结果0.015  0.020  0.020   0.017   0.016  0.022  0.016   0.029   0.024  0.018
10次平均 0.01973
select * from employee_test  where page = 17 limit  400,20

--执行结果0.023  0.019  0.016  0.019  0.022  0.023  0.018  0.017  0.020  0.015
10次平均 0.0192
select * from employee_test limit 10000,20

24000条数据时

 -- 执行结果0.019  0.016  0.016  0.017  0.020  0.023  0.021  0.024  0.025  0.018
10次平均 0.0199
select * from employee_test  where page = 17 limit  400,20  

--执行结果0.018  0.018  0.017  0.025  0.018  0.023  0.024  0.020  0.019  0.024
10次平均 0.0206
select * from employee_test limit 10000,20

可见 在数据量较少时，添加page和index字段的性能与正常全表分页性能相比，执行效果略高，但是不明显，当数据达到一定量级，执行效率开始体现。继续测试

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在对page和index建立联合索引后，10次执行效果
0.004 0.006 0.005 0.006 0.005 0.005 0.004 0.004 0.004 0.006
10次平均 0.0049

在加上page和index联合索引，数据24000条,条件不变，执行效率有很大提高

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需要注意的事这种思路，只适用于删除较少的业务，如果中间某条数据操作被删除，page和index维护起来会增加一定的工作量。慎重使用

2.排序

原算法做数据上移下移排序，没有问题但是如果涉及到置顶、置底操作可能涉及到全表更新，所以如果需要排序，可另外加一个排序字段，进行排序号的操作。