mysql的分页比较简单，只需要limit offset,length就可以获取数据了，但是当offset和length比较大的时候，mysql明显性能下降 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
mysql的分页比较简单，只需要limit offset,length就可以获取数据了，但是当offset和length比较大的时候，mysql明显性能下降
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，具体方法请看下面的查询实例：复制代码 代码如下:
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 profiles\G
*************************** 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
倒排表介绍：（而倒排索引具称是搜索引擎的算法基石）
倒排表是指存放在内存中的能够追加倒排记录的倒排索引。倒排表是迷你的倒排索引。
临时倒排文件是指存放在磁盘中，以文件的形式存储的不能够追加倒排记录的倒排索引。临时倒排文件是中等规模的倒排索引。
最终倒排文件是指由存放在磁盘中，以文件的形式存储的临时倒排文件归并得到的倒排索引。最终倒排文件是较大规模的倒排索引。
倒排索引作为抽象概念，而倒排表、临时倒排文件、最终倒排文件是倒排索引的三种不同的表现形式。
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
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:复制代码 代码如下:SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 839960, 40
时间：1.8696 秒
反向查找sql:复制代码 代码如下: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: 复制代码 代码如下:SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40
时间：2.6493 秒
反向查找sql:复制代码 代码如下: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
MySQL的limit工作原理就是先读取n条记录，然后抛弃前n条，读m条想要的，所以n越大，性能会越差。
优化前SQL: 复制代码 代码如下:SELECT * FROM member ORDER BY last_active LIMIT 50,5
优化后SQL: 复制代码 代码如下:SELECT * FROM member INNER JOIN (SELECT member_id FROM member ORDER BY last_active LIMIT 50, 5) USING (member_id)
区别在于，优化前的SQL需要更多I/O浪费，因为先读索引，再读数据，然后抛弃无需的行。而优化后的SQL(子查询那条)只读索引(Cover index)就可以了，然后通过member_id读取需要的列。
总结：limit的优化限制都比较多，所以实际情况用或者不用只能具体情况具体分析了。页数那么后，基本很少人看的。。。
