MySQL百万级数据量分页查询⽅法及其优化建议
数据库SQL优化是⽼⽣常谈的问题，在⾯对百万级数据量的分页查询，⼜有什么好的优化建议呢？下⾯将列举了⼀些常⽤的⽅法，供⼤家参考学习！
⽅法1: 直接使⽤数据库提供的SQL语句
语句样式: MySQL中，可⽤如下⽅法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N
适应场景: 适⽤于数据量较少的情况(元组百/千级)
原因/缺点: 全表扫描，速度会很慢且有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3，另外的⼀次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出，其余抛弃.
⽅法2: 建⽴主键或唯⼀索引, 利⽤索引(假设每页10条)
语句样式: MySQL中，可⽤如下⽅法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M
适应场景: 适⽤于数据量多的情况(元组数上万)
原因: 索引扫描，速度会很快. 有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能⽅法3
⽅法3: 基于索引再排序
语句样式: MySQL中，可⽤如下⽅法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
适应场景: 适⽤于数据量多的情况(元组数上万). 最好ORDER BY后的列对象是主键或唯⼀所以，使得ORDERBY操作能利⽤索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义，参见⽅法1)
原因: 索引扫描，速度会很快. 但MySQL的排序操作，只有ASC没有DESC(DESC是假的，未来会做真正的DESC，期待...).
⽅法4: 基于索引使⽤prepare
第⼀个问号表⽰pageNum，第⼆个？表⽰每页元组数
语句样式: MySQL中，可⽤如下⽅法: PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (？* ？) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
适应场景: ⼤数据量
原因: 索引扫描，速度会很快. prepare语句⼜⽐⼀般的查询语句快⼀点。
⽅法5: 利⽤MySQL⽀持ORDER操作可以利⽤索引快速定位部分元组，避免全表扫描
⽐如: 读第1000到1019⾏元组(pk是主键/唯⼀键).
SELECT * FROM your_table WHERE pk>=1000 ORDER BY pk ASC LIMIT 0,20
⽅法6: 利⽤⼦查询/连接+索引快速定位元组的位置，然后再读取元组.
⽐如(id是主键/唯⼀键，蓝⾊字体时变量)
利⽤⼦查询⽰例:
SELECT * FROM your_table WHERE id <=
(SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize ORDER BY id desc
LIMIT $pagesize
利⽤连接⽰例:
SELECT * FROM your_table AS t1
JOIN (SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize AS t2
WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize;
mysql⼤数据量使⽤limit分页，随着页码的增⼤，查询效率越低下。
测试实验
1. 直接⽤limit start, count分页语句，也是我程序中⽤的⽅法：
select * from product limit start, count
当起始页较⼩时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 100， 1000， 10000开始分页的执⾏时间（每页取20条）。
如下：
select * from product limit 10, 20 0.016秒
select * from product limit 100, 20 0.016秒
select * from product limit 1000, 20 0.047秒
select * from product limit 10000, 20 0.094秒
我们已经看出随着起始记录的增加，时间也随着增⼤，这说明分页语句limit跟起始页码是有很⼤关系的，那么我们把起始记录改为40w看下（也就是记录的⼀般左右）
select * from product limit 400000, 20 3.229秒
再看我们取最后⼀页记录的时间
select * from product limit 866613, 20 37.44秒
像这种分页最⼤的页码页显然这种时间是⽆法忍受的。
从中我们也能总结出两件事情：
1. limit语句的查询时间与起始记录的位置成正⽐
2. mysql的limit语句是很⽅便，但是对记录很多的表并不适合直接使⽤。
2. 对limit分页问题的性能优化⽅法
利⽤表的覆盖索引来加速分页查询
我们都知道，利⽤了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列（覆盖索引），那么这种情况会查询很快。
因为利⽤索引查有优化算法，且数据就在查询索引上⾯，不⽤再去相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql 中也有相关的索引缓存，在并发⾼的时候利⽤缓存就效果更好了。
在我们的例⼦中，我们知道id字段是主键，⾃然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利⽤覆盖索引的查询效果如何。
这次我们之间查询最后⼀页的数据（利⽤覆盖索引，只包含id列），如下：
select id from product limit 866613, 20 0.2秒
相对于查询了所有列的37.44秒，提升了⼤概100多倍的速度
那么如果我们也要查询所有列，有两种⽅法，⼀种是id>=的形式，另⼀种就是利⽤join，看下实际情况：
SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20
查询时间为0.2秒！
另⼀种写法
SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id
查询时间也很短！
3. 复合索引优化⽅法
MySql 性能到底能有多⾼？MySql 这个数据库绝对是适合dba级的⾼⼿去玩的，⼀般做⼀点1万篇新闻的⼩型系统怎么写都可以，⽤xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万，百万⾄千万，他的性能还能那么⾼吗？⼀点⼩⼩的失误，可能造成整个系统的改写，甚⾄更本系统⽆法正常运⾏！好了，不那么多废话了。
⽤事实说话，看例⼦：
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ti
nyint，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dis #cuz 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 collect where vtype=1 limit 1000,10;
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;
sql语句优化方式看看结果，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！
难道MySQL ⽆法突破100万的限制吗到了100万的分页就真的到了极限？
答案是：NO 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下⾯介绍⾮分表法，来个疯狂的测试！⼀张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！
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！
完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit ，按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时⾮常重要的！
以上就是MySQL百万级数据量分页查询⽅法及其优化建议的详细内容，更多关于MySQL分页查询及其优化的资料请关注其它相关⽂章！

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