MySQL的分页查询通常通过limit来实现。limit接收1或2个整数型参数，如果是2个参数，第一个是指定第一个返回记录行的偏移量，第二个是返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是0。为了与PostgreSQL兼容，limit也支持limit # offset #。

问题：

对于小的偏移量，直接使用limit来查询没有什么问题，但随着数据量的增大，越往后分页，limit语句的偏移量就会越大，速度也会明显变慢。

优化思想：避免数据量大时扫描过多的记录

解决：子查询的分页方式或者JOIN分页方式。JOIN分页和子查询分页的效率基本在一个等级上，消耗的时间也基本一致。

下面举个例子。一般MySQL的主键是自增的数字类型，这种情况下可以使用下面的方式进行优化。

以真实的生产环境的6万条数据的一张表为例，比较一下优化前后的查询耗时：

-- 传统limit，文件扫描
[SQL]
SELECT * FROM tableName ORDER BY id LIMIT 50000,2;
受影响的行: 0
时间: 0.171s

-- 子查询方式，索引扫描
[SQL]
SELECT * FROM tableName
WHERE id >= (SELECT id FROM tableName ORDER BY id LIMIT 50000 , 1)
LIMIT 2;
受影响的行: 0
时间: 0.035s

-- JOIN分页方式
[SQL]
SELECT * FROM tableName AS t1
JOIN (SELECT id FROM tableName ORDER BY id LIMIT 50000, 1) AS t2
WHERE t1.id = t2.id ORDER BY t1.id LIMIT 2;
受影响的行: 0
时间: 0.036s

可以看到经过优化性能提高了很多倍。

优化原理：

子查询是在索引上完成的，而普通的查询时在数据文件上完成的。通常来说，索引文件要比数据文件小得多，所以操作起来也会更有效率。因为要取出所有字段内容，第一种需要跨越大量数据块并取出，而第二种基本通过直接根据索引字段定位后，才取出相应内容，效率自然大大提升。因此，对limit的优化，不是直接使用limit，而是首先获取到offset的id，然后直接使用limit size来获取数据。

在实际项目使用，可以利用类似策略模式的方式去处理分页。例如，每页100条数据，判断如果是100页以内，就使用最基本的分页方式；如果大于100，则使用子查询的分页方式。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。