MySQL大数据量分页查询方法及其优化

10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小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。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; 

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！

原文链接：https://www.cnblogs.com/geningchao/p/6649907.html

（编辑：惠州站长网）

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