來(lái)源：http:///gauW

方法1: 直接使用數(shù)據(jù)庫(kù)提供的SQL語(yǔ)句

• 語(yǔ)句樣式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名稱 LIMIT M,N

• 適應(yīng)場(chǎng)景: 適用于數(shù)據(jù)量較少的情況(元組百/千級(jí))

• 原因/缺點(diǎn): 全表掃描,速度會(huì)很慢 且 有的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)果集返回不穩(wěn)定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是從結(jié)果集的M位置處取出N條輸出,其余拋棄.

方法2: 建立主鍵或唯一索引, 利用索引(假設(shè)每頁(yè)10條)

• 語(yǔ)句樣式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名稱 WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M

• 適應(yīng)場(chǎng)景: 適用于數(shù)據(jù)量多的情況(元組數(shù)上萬(wàn))

• 原因: 索引掃描,速度會(huì)很快. 有朋友提出: 因?yàn)閿?shù)據(jù)查詢出來(lái)并不是按照pk_id排序的，所以會(huì)有漏掉數(shù)據(jù)的情況，只能方法3

方法3: 基于索引再排序

• 語(yǔ)句樣式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名稱 WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M

• 適應(yīng)場(chǎng)景: 適用于數(shù)據(jù)量多的情況(元組數(shù)上萬(wàn)). 最好ORDER BY后的列對(duì)象是主鍵或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但結(jié)果集是穩(wěn)定的(穩(wěn)定的含義,參見(jiàn)方法1)

• 原因: 索引掃描,速度會(huì)很快. 但MySQL的排序操作,只有ASC沒(méi)有DESC(DESC是假的,未來(lái)會(huì)做真正的DESC,期待...).

方法4: 基于索引使用prepare

第一個(gè)問(wèn)號(hào)表示pageNum，第二個(gè)？表示每頁(yè)元組數(shù)

• 語(yǔ)句樣式: MySQL中,可用如下方法: PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名稱 WHERE id_pk > (？* ？) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M

• 適應(yīng)場(chǎng)景: 大數(shù)據(jù)量

• 原因: 索引掃描,速度會(huì)很快. prepare語(yǔ)句又比一般的查詢語(yǔ)句快一點(diǎn)。

方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元組,避免全表掃描

比如: 讀第1000到1019行元組(pk是主鍵/唯一鍵).

方法6: 利用'子查詢/連接+索引'快速定位元組的位置,然后再讀取元組.

比如(id是主鍵/唯一鍵,藍(lán)色字體時(shí)變量)

利用子查詢示例:

SELECT * FROM your_table WHERE id <=(SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize ORDER BY id descLIMIT $pagesize 

利用連接示例:

mysql大數(shù)據(jù)量使用limit分頁(yè)，隨著頁(yè)碼的增大，查詢效率越低下。

測(cè)試實(shí)驗(yàn)

1.   直接用limit start, count分頁(yè)語(yǔ)句， 也是我程序中用的方法：

select * from product limit start, count 

當(dāng)起始頁(yè)較小時(shí)，查詢沒(méi)有性能問(wèn)題，我們分別看下從10， 100， 1000， 10000開(kāi)始分頁(yè)的執(zhí)行時(shí)間（每頁(yè)取20條）。

如下：

我們已經(jīng)看出隨著起始記錄的增加，時(shí)間也隨著增大， 這說(shuō)明分頁(yè)語(yǔ)句limit跟起始頁(yè)碼是有很大關(guān)系的，那么我們把起始記錄改為40w看下（也就是記錄的一般左右）

select * from product limit 400000, 20   3.229秒 

再看我們?nèi)∽詈笠豁?yè)記錄的時(shí)間

像這種分頁(yè)最大的頁(yè)碼頁(yè)顯然這種時(shí)間是無(wú)法忍受的。

從中我們也能總結(jié)出兩件事情：

1. limit語(yǔ)句的查詢時(shí)間與起始記錄的位置成正比

2. mysql的limit語(yǔ)句是很方便，但是對(duì)記錄很多的表并不適合直接使用。

2.   對(duì)limit分頁(yè)問(wèn)題的性能優(yōu)化方法

利用表的覆蓋索引來(lái)加速分頁(yè)查詢

我們都知道，利用了索引查詢的語(yǔ)句中如果只包含了那個(gè)索引列（覆蓋索引），那么這種情況會(huì)查詢很快。

因?yàn)槔盟饕檎矣袃?yōu)化算法，且數(shù)據(jù)就在查詢索引上面，不用再去找相關(guān)的數(shù)據(jù)地址了，這樣節(jié)省了很多時(shí)間。另外Mysql中也有相關(guān)的索引緩存，在并發(fā)高的時(shí)候利用緩存就效果更好了。

在我們的例子中，我們知道id字段是主鍵，自然就包含了默認(rèn)的主鍵索引?，F(xiàn)在讓我們看看利用覆蓋索引的查詢效果如何。

這次我們之間查詢最后一頁(yè)的數(shù)據(jù)（利用覆蓋索引，只包含id列），如下：

select id from product limit 866613, 20 0.2秒 

相對(duì)于查詢了所有列的37.44秒，提升了大概100多倍的速度

那么如果我們也要查詢所有列，有兩種方法，一種是id>=的形式，另一種就是利用join，看下實(shí)際情況：

查詢時(shí)間為0.2秒！

另一種寫法

SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id

查詢時(shí)間也很短！

3.  復(fù)合索引優(yōu)化方法

MySql 性能到底能有多高？MySql 這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)絕對(duì)是適合dba級(jí)的高手去玩的，一般做一點(diǎn)1萬(wàn)篇新聞的小型系統(tǒng)怎么寫都可以，用xx框架可以實(shí)現(xiàn)快速開(kāi)發(fā)。可是數(shù)據(jù)量到了10萬(wàn)，百萬(wàn)至千萬(wàn)，他的性能還能那么高嗎？一點(diǎn)小小的失誤，可能造成整個(gè)系統(tǒng)的改寫，甚至更本系統(tǒng)無(wú)法正常運(yùn)行！好了，不那么多廢話了。

用事實(shí)說(shuō)話，看例子：

數(shù)據(jù)表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個(gè)字段，其中 title 用定長(zhǎng)，info 用text, id 是逐漸，vtype是tinyint，vtype是索引。這是一個(gè)基本的新聞系統(tǒng)的簡(jiǎn)單模型?，F(xiàn)在往里面填充數(shù)據(jù)，填充10萬(wàn)篇新聞。最后collect 為 10萬(wàn)條記錄，數(shù)據(jù)庫(kù)表占用硬1.6G。

OK ,看下面這條sql語(yǔ)句：

很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10;

從9萬(wàn)條開(kāi)始分頁(yè)，結(jié)果？

8-9秒完成，my god 哪出問(wèn)題了？其實(shí)要優(yōu)化這條數(shù)據(jù)，網(wǎng)上找得到答案?？聪旅嬉粭l語(yǔ)句:

很快，0.04秒就OK。 為什么？因?yàn)橛昧薸d主鍵做索引當(dāng)然快。網(wǎng)上的改法是：

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

這就是用了id做索引的結(jié)果?？墒菃?wèn)題復(fù)雜那么一點(diǎn)點(diǎn)，就完了?？聪旅娴恼Z(yǔ)句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！

到了這里我相信很多人會(huì)和我一樣，有崩潰感覺(jué)！vtype 做了索引了??？怎么會(huì)慢呢？vtype做了索引是不錯(cuò)，你直接

是很快的，基本上0.05秒，可是提高90倍，從9萬(wàn)開(kāi)始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和測(cè)試結(jié)果8-9秒到了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

從這里開(kāi)始有人提出了分表的思路，這個(gè)和dis #cuz 論壇是一樣的思路。思路如下：

建一個(gè)索引表： t (id,title,vtype) 并設(shè)置成定長(zhǎng)，然后做分頁(yè)，分頁(yè)出結(jié)果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？實(shí)驗(yàn)下就知道了。

10萬(wàn)條記錄到 t(id,title,vtype) 里，數(shù)據(jù)表大小20M左右。用

select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10;

很快了?；旧?.1-0.2秒可以跑完。為什么會(huì)這樣呢？我猜想是因?yàn)閏ollect 數(shù)據(jù)太多，所以分頁(yè)要跑很長(zhǎng)的路。limit 完全和數(shù)據(jù)表的大小有關(guān)的。其實(shí)這樣做還是全表掃描，只是因?yàn)閿?shù)據(jù)量小，只有10萬(wàn)才快。OK， 來(lái)個(gè)瘋狂的實(shí)驗(yàn)，加到100萬(wàn)條，測(cè)試性能。加了10倍的數(shù)據(jù)，馬上t表就到了200多M，而且是定長(zhǎng)。還是剛才的查詢語(yǔ)句，時(shí)間是0.1-0.2秒完成！分表性能沒(méi)問(wèn)題？

錯(cuò)！因?yàn)槲覀兊膌imit還是9萬(wàn)，所以快。給個(gè)大的，90萬(wàn)開(kāi)始

看看結(jié)果，時(shí)間是1-2秒！why ?

分表了時(shí)間還是這么長(zhǎng)，非常之郁悶！有人說(shuō)定長(zhǎng)會(huì)提高limit的性能，開(kāi)始我也以為，因?yàn)橐粭l記錄的長(zhǎng)度是固定的，mysql 應(yīng)該可以算出90萬(wàn)的位置才對(duì)??？可是我們高估了mysql 的智能，他不是商務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，事實(shí)證明定長(zhǎng)和非定長(zhǎng)對(duì)limit影響不大？怪不得有人說(shuō)discuz到了100萬(wàn)條記錄就會(huì)很慢，我相信這是真的，這個(gè)和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)有關(guān)！

難道MySQL 無(wú)法突破100萬(wàn)的限制嗎？？？到了100萬(wàn)的分頁(yè)就真的到了極限？

答案是： NO 為什么突破不了100萬(wàn)是因?yàn)椴粫?huì)設(shè)計(jì)mysql造成的。下面介紹非分表法，來(lái)個(gè)瘋狂的測(cè)試！一張表搞定100萬(wàn)記錄，并且10G 數(shù)據(jù)庫(kù)，如何快速分頁(yè)！

好了，我們的測(cè)試又回到 collect表，開(kāi)始測(cè)試結(jié)論是：

30萬(wàn)數(shù)據(jù)，用分表法可行，超過(guò)30萬(wàn)他的速度會(huì)慢道你無(wú)法忍受！當(dāng)然如果用分表+我這種方法，那是絕對(duì)完美的。但是用了我這種方法后，不用分表也可以完美解決！

答案就是：復(fù)合索引！ 有一次設(shè)計(jì)mysql索引的時(shí)候，無(wú)意中發(fā)現(xiàn)索引名字可以任取，可以選擇幾個(gè)字段進(jìn)來(lái)，這有什么用呢？

開(kāi)始的

select id from collect order by id limit 90000,10; 

這么快就是因?yàn)樽吡怂饕?，可是如果加了where 就不走索引了。抱著試試看的想法加了 search(vtype,id) 這樣的索引。

然后測(cè)試

非常快！0.04秒完成！

再測(cè)試:

select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 

非常遺憾，8-9秒，沒(méi)走search索引！

再測(cè)試：search(id,vtype)，還是select id 這個(gè)語(yǔ)句，也非常遺憾，0.5秒。

綜上：如果對(duì)于有where 條件，又想走索引用limit的，必須設(shè)計(jì)一個(gè)索引，將where 放第一位，limit用到的主鍵放第2位，而且只能select 主鍵！

完美解決了分頁(yè)問(wèn)題了。可以快速返回id就有希望優(yōu)化limit ， 按這樣的邏輯，百萬(wàn)級(jí)的limit 應(yīng)該在0.0x秒就可以分完?？磥?lái)mysql 語(yǔ)句的優(yōu)化和索引時(shí)非常重要的！