大数据量分页优化

mysql大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。

  1. 最常用的方法，limit offset, rows
    比如：select * from users limit 0, 10;，当起始页小或者数据量小的时候没有问题，因为要扫描的行数少。
    但是如果数据表数据几百万行，然后要展示上千上万页的数据的时候，这个时候所需的时候就成倍增长。

  2. 分页之前找到上次最后一条的相关ID进行过滤后再limit。
    上一页最后的userId是1000000，那么给当前页传入上一页的userId，然后当前页的分页就是： select * from users where userId>1000000 limit 10;

  3. 利用子查询覆盖索引来优化
    覆盖了索引就不需要回表查询数据，所以很快的。比如：
    select userId from users limit 1000000, 100;，因为userId是主键，所以不用回表查询数据，但是我们在查询中不可能只需要返回主键的。 如此：

    • select * from users where userId >= (select userId from users limit 1000000, 1) limit 100;
    • select * from users a inner join (select userId from users limit 1000000, 100) b on a.userId=b.userId

    反正类似的，就是子查询覆盖索引，然后减少外层查询的扫描行数。

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