MYSQL大数据量列表分页查询优化方案

问题描述：

项目中，一张表里数据有几百万条，表有索引。在后台管理系统中，进行列表分页查询时，分页页数越大，查询速度越慢，还会报出慢查询，如何对其进行优化呢？

原因分析：

假设查询第100000页数据，每页10条，则分页查询的语句是select * from table where … limit 1000000,10。
在mysql的底层处理中，对于上述的sql语句处理，是先排序，然后取出1000010条数据，然后舍去前100000条数据，返回10条数据，这就是查询慢的原因。即使有索引，在大数据量上，效率也会降低很多。

解决方案：

方案一:

对sql语句进行下面的优化:

select * from table where  ...  and id>1000000 limit 10;

这样的话,sql就不会把前100000条也查出来，然后排序了，而是直接查询第100000条数据，我们看其执行时间:

可以看到，效率提升了很多。但是这个方案有瑕疵，假如id不是自增，或者id中间没有连续起来，对分页都有影响，所以，这种方式不是十全十美的方式。

方案二:
对sql进行如下的优化:

select * from (select id from table limit 1000000,10) b, table a where a.id=b.id

这个sql是先只查询id出来，然后再拿id关联本表全部数据，进行内连接查询。id查询比较快，然后内连接的时候，只从全部数据中找条件满足的，所以效率很高，看执行时间:

可以看出,方案一效率是最快的，方案二其次，原始的sql查询效率是最慢的。