当一个表数据有几百万的数据时，分页的时候成了问题
如 select * 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
最近一个网站的服务器评论被人刷死，导致mysql数据库异常发生too many open connections
引发的SQL语句：
SELECT a.uid, a.veil, a.content, a.datetimes, a.audit, b.user_name, b.uc_id FROM news_talkabout a LEFT JOIN users_info b ON a.uid = b.id WHERE infoid =11087 ORDER BY a.id DESC LIMIT 451350 , 30
丢在phpmyadmin里执行一下，是很慢。
让人思考是什么因素：
SELECT a.uid, a.veil, a.content, a.datetimes, a.audit, b.user_name, b.uc_id FROM news_talkabout a LEFT JOIN users_info b ON a.uid = b.id WHERE infoid =11087 ORDER BY a.id DESC LIMIT 0 , 30
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，怪不得慢的数据库都堵死了。
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 profiling=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:
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 839960, 40
时间：1.8696 秒
反向查找sql:
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:
1.SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40 SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40
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