前言 通常针对MySQL大数据量的查询采取“分页”策略，但是如果翻页到比较靠后的位置时查询将变得很慢，因为mysql将花费大量的时间来扫描需要丢弃的数据。 基本分页技巧 通常情况下
前言
通常针对MySQL大数据量的查询采取“分页”策略，但是如果翻页到比较靠后的位置时查询将变得很慢，因为mysql将花费大量的时间来扫描需要丢弃的数据。
基本分页技巧
通常情况下，为了实现高效分页，需要在查询中WHERE条件列和排序列应用组合索引。
例如，建立索引(a,b,c)使得以下查询可以使用索引，提高查询效率：
1、字段排序
ORDER BY a
ORDER BY a,b
ORDER BY a, b, c
ORDER BY a DESC, b DESC, c DESC
2、筛选和排序
WHERE a = const ORDER BY b, c
WHERE a = const AND b = const ORDER BY c
WHERE a = const ORDER BY b, c
WHERE a = const AND b > const ORDER BY b, c
3、下面查询是无法使用以上索引的
ORDER BY a ASC, b DESC, c DESC//排序方向不一致
WHERE g = const ORDER BY b, c // 字段g不是索引一部分
WHERE a = const ORDER BY c //没有使用字段b
WHERE a = const ORDER BY a, d // 字段d不是索引的一部分
解决大数据量翻页问题
1、将LIMIT M,N的查询改为LIMIT N
例如，使用LIMIT 10000,20，Mysql将需要读取前10000行，然后获取后面的20行 ，这是非常低效的，使用LIMIT N的方式，通过每页第一条或最后一条记录的id来做条件筛选，再配合降序和升序获得上/下一页的结果集 。
2、限制用户翻页数量
产品实际使用过程中用户很少关心搜索结果的第1万条数据。
3、使用延迟关联 通过使用覆盖索引来查询返回需要的主键，再根据返回的主键关联原表获得需要的行，这样可以减少Mysql扫描那些需要丢弃的行数。
实例： 使用索引(sex,rating)进行查询：
mysql> SELECT <cols> FROM profiles INNER JOIN (
-> SELECT <primary key cols> FROM profiles
-> WHERE x.sex='M' ORDER BY rating LIMIT 100000, 10
-> ) AS x USING(<primary key cols>);
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持每日运维。
