在mysql中limit可以实现快速分页，但是如果数据到了几百万时我们的limit必须优化才能有效的合理的实现分页了，否则可能卡死你的服务器哦。

   当一个表数据有几百万的数据的时候成了问题！

   如 * from table limit 0,10 这个没有问题 当 limit 200000,10 的时候数据读取就很慢，可以按照一下方法解决

    第一页会很快

   PERCONA PERFORMANCE CONFERENCE 2009上，来自雅虎的几位工程师带来了一篇”EfficientPagination Using MySQL”的报告

   limit10000,20的意思扫描满足条件的10020行，扔掉前面的10000行，返回最后的20行，问题就在这里。

   LIMIT 451350 , 30 扫描了45万多行，怪不得慢的都堵死了。

   但是

   limit 30 这样的语句仅仅扫描30行。

   那么如果我们之前记录了最大ID，就可以在这里做文章

   举个例子

   日常分页SQL语句

   select id,name,content from users order by id asc limit 100000,20

   扫描100020行

   如果记录了上次的最大ID

   select id,name,content from users where id>100073 order by id asc limit 20

   扫描20行。

   总数据有500万左右

   以下例子 当时候 select * from wl_tagindex where byname=’f’ order by id limit 300000,10 执行时间是 3.21s

   优化后：

   select * from (

               select id from wl_tagindex

               where byname=’f’ order by id limit 300000,10

   ) a

   left join wl_tagindex b on a.id=b.id

   执行时间为 0.11s 速度明显提升

   这里需要说明的是 我这里用到的字段是 byname ,id 需要把这两个字段做复合索引，否则的话效果提升不明显

   总结

   当一个数据库表过于庞大，LIMIT offset, length中的offset值过大，则SQL查询语句会非常缓慢，你需增加order by，并且order by字段需要建立索引。

   如果使用子查询去优化LIMIT的话，则子查询必须是连续的，某种意义来讲，子查询不应该有where条件，where会过滤数据，使数据失去连续性。

   如果你查询的记录比较大，并且数据传输量比较大，比如包含了text类型的field，则可以通过建立子查询。

   SELECT id,title,content FROM items WHERE id IN (SELECT id FROM items ORDER BY id limit 900000, 10);

   如果limit语句的offset较大，你可以通过传递pk键值来减小offset = 0，这个主键最好是int类型并且auto_increment

   SELECT * FROM users WHERE uid > 456891 ORDER BY uid LIMIT 0, 10;

   这条语句，大意如下:

   SELECT * FROM users WHERE uid >=  (SELECT uid FROM users ORDER BY uid limit 895682, 1) limit 0, 10;

   如果limit的offset值过大，用户也会翻页疲劳，你可以设置一个offset最大的，超过了可以另行处理，一般连续翻页过大，用户体验很差，则应该提供更优的用户体验给用户。

   limit 分页优化方法

   1.子查询优化法

   先找出第一条数据，然后大于等于这条数据的id就是要获取的数据

   缺点：数据必须是连续的，可以说不能有where条件，where条件会筛选数据，导致数据失去连续性

   实验下

    mysql> set profi=1;

   Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

   mysql> select count(*) from Member;

   +———-+

   | count(*) |

   +———-+

   |   169566 |

   +———-+

   1 row in set (0.00 sec)

   mysql> pager grep !~-

   PAGER set to ‘grep !~-‘

   mysql> select * from Member limit 10, 100;

   100 rows in set (0.00 sec)

   mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100;

   100 rows in set (0.00 sec)

   mysql> select * from Member limit 1000, 100;

   100 rows in set (0.01 sec)

   mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100;

   100 rows in set (0.00 sec)

   mysql> select * from Member limit 100000, 100;

   100 rows in set (0.10 sec)

   mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100;

   100 rows in set (0.02 sec)

   mysql> nopager

   PAGER set to stdout

   mysql> show profilesG

   *************************** 1. row ***************************

   Query_ID: 1

   Duration: 0.00003300

      Query: select count(*) from Member

   *************************** 2. row ***************************

   Query_ID: 2

   Duration: 0.00167000

      Query: select * from Member limit 10, 100

   *************************** 3. row ***************************

   Query_ID: 3

   Duration: 0.00112400

      Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100

   *************************** 4. row ***************************

   Query_ID: 4

   Duration: 0.00263200

      Query: select * from Member limit 1000, 100

   *************************** 5. row ***************************

   Query_ID: 5

   Duration: 0.00134000

      Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100

   *************************** 6. row ***************************

   Query_ID: 6

   Duration: 0.09956700

      Query: select * from Member limit 100000, 100

   *************************** 7. row ***************************

   Query_ID: 7

   Duration: 0.02447700

      Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100

    从结果中可以得知，当偏移1000以上使用子查询法可以有效的提高性能。

   2.倒排表优化法

   倒排表法类似建立索引，用一张表来维护页数，然后通过高效的连接得到数据

   缺点：只适合数据数固定的情况，数据不能删除，维护页表困难

   3.反向查找优化法

   当偏移超过一半记录数的时候，先用排序，这样偏移就反转了

   缺点：order by优化比较麻烦，要增加索引，索引影响数据的修改效率，并且要知道总记录数

   ，偏移大于数据的一半

   引用

   limit偏移算法：

   正向查找： (当前页 – 1) * 页长度

   反向查找： 总记录 – 当前页 * 页长度

   做下实验，看看性能如何

   总记录数：1,628,775

   每页记录数： 40

   总页数：1,628,775 / 40 = 40720

   中间页数：40720 / 2 = 20360

   第21000页

   正向查找SQL:

   Sql代码

   SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 839960, 40

   时间：1.8696 秒

   反向查找sql:

   Sql代码

   SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 788775, 40

   时间：1.8336 秒

   第30000页

   正向查找SQL:

   Sql代码

   1.SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40

   SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40

   时间：2.6493 秒

   反向查找sql:

   Sql代码

   1.SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 428775, 40

   SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 428775, 40

    时间：1.0035 秒

   注意，反向查找的结果是是降序desc的，并且InputDate是记录的插入时间，也可以用主键联合索引，但是不方便。

   4.limit限制优化法

   把limit偏移量限制低于某个数。。超过这个数等于没数据，我记得alibaba的dba说过他们是这样做的

   5.只查索引法

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