MySQL的分頁查詢通常通過limit來實現。
MySQL的limit基本用法很簡單。limit接收1或2個整數型參數，如果是2個參數，第一個是指定第一個返回記錄行的偏移量，第二個是返回記錄行的最大數目。初始記錄行的偏移量是0。
爲了與PostgreSQL兼容，limit也支持limit # offset #。
問題：
對於小的偏移量，直接使用limit來查詢沒有什麼問題，但隨着數據量的增大，越往後分頁，limit語句的偏移量就會越大，速度也會明顯變慢。
優化思想：
避免數據量大時掃描過多的記錄
解決：
子查詢的分頁方式或者JOIN分頁方式。
JOIN分頁和子查詢分頁的效率基本在一個等級上，消耗的時間也基本一致。
下面舉個例子。一般MySQL的主鍵是自增的數字類型，這種情況下可以使用下面的方式進行優化。
下面以真實的生產環境的80萬條數據的一張表爲例，比較一下優化前後的查詢耗時：
– 傳統limit，文件掃描
SELECT * FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000,2;
受影響的行: 0
時間: 5.371s
– 子查詢方式，索引掃描
SELECT * FROM tableName
WHERE id >= (SELECT id FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000 , 1)
LIMIT 2;
受影響的行: 0
時間: 0.274s
– JOIN分頁方式
SELECT *
FROM tableName AS t1
JOIN (SELECT id FROM tableName ORDER BY id desc LIMIT 500000, 1) AS t2
WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT 2;
受影響的行: 0
時間: 0.278s
可以看到經過優化性能提高了將近20倍。
優化原理：
子查詢是在索引上完成的，而普通的查詢時在數據文件上完成的，通常來說，索引文件要比數據文件小得多，所以操作起來也會更有效率。因爲要取出所有字段內容，第一種需要跨越大量數據塊並取出，而第二種基本通過直接根據索引字段定位後，才取出相應內容，效率自然大大提升。
因此，對limit的優化，不是直接使用limit，而是首先獲取到offset的id，然後直接使用limit size來獲取數據。
在實際項目使用，可以利用類似策略模式的方式去處理分頁，例如，每頁100條數據，判斷如果是100頁以內，就使用最基本的分頁方式，大於100，則使用子查詢的分頁方式。