各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今儿咱们聊点儿硬核的：MySQL大分页的那些事儿。保证让您听完之后，面对LIMIT OFFSET再也不犯怵！
一、开场白：为啥LIMIT OFFSET让人头疼？
话说天下武功，唯快不破。数据库也一样，谁查得快，谁就是王者。但凡用过LIMIT OFFSET分页的，估计都遇到过这么个尴尬情况：数据量越大，翻到后面页数的时候，查询速度那是嗖嗖地往下掉。
为啥？简单来说，LIMIT OFFSET的工作原理是：先找到前OFFSET + LIMIT条数据，然后扔掉前OFFSET条，留下后面的LIMIT条。这就好比你去餐厅吃饭，服务员先把菜单上所有的菜都端上来让你看一遍，然后才把你要的几道菜留下，剩下的又端回厨房……这效率能高吗？
二、 庖丁解牛：LIMIT OFFSET的性能瓶颈
咱们用个例子来说明问题。假设有个users表，结构如下：
CREATE TABLE `users` (
`id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID',
`username` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '用户名',
`email` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '邮箱',
`created_at` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_username` (`username`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='用户表';假设这张表里有100万条数据，我们想查询第100000页，每页10条数据：
SELECT id, username, email
FROM users
ORDER BY id
LIMIT 1000000, 10;这条SQL执行起来，那叫一个慢。为啥？
- 全表扫描： 即使有索引，MySQL也需要扫描大量的数据才能找到满足条件的行。
- IO 成本： 扫描大量数据意味着大量的磁盘IO，这可是性能的瓶颈。
- CPU 消耗： 即使数据最终被丢弃，MySQL仍然需要对这些数据进行处理，消耗CPU资源。
三、 锦囊妙计：LIMIT OFFSET优化策略
知道了病根，就好对症下药。针对LIMIT OFFSET的性能问题，我们可以从以下几个方面入手：
1. 子查询优化：缩小扫描范围
核心思想：利用子查询先定位到需要查询的ID范围，然后再进行查询。
SELECT id, username, email
FROM users
WHERE id >= (SELECT id FROM users ORDER BY id LIMIT 1000000, 1)
ORDER BY id
LIMIT 10;这条SQL先通过子查询找到第1000001条数据的ID，然后只查询ID大于等于该ID的数据。这样可以大大缩小扫描范围。
优点： 相对于直接使用LIMIT OFFSET，性能提升明显。
缺点： 子查询仍然需要扫描一部分数据，当OFFSET非常大时，性能提升有限。如果数据删除比较频繁，ID不连续，优化效果会打折扣。
2. 利用索引覆盖：避免回表查询
核心思想：尽量让查询只访问索引，而不需要回表查询数据行。
SELECT u.id, u.username, u.email
FROM (SELECT id FROM users ORDER BY id LIMIT 1000000, 10) AS ids
JOIN users u ON ids.id = u.id;如果 id 是主键，那么 SELECT id FROM users ORDER BY id LIMIT 1000000, 10 只需要访问主键索引，速度会很快。然后通过 JOIN 操作获取其他字段。
优点： 避免了回表查询，性能提升明显。
缺点： 需要依赖于索引，如果需要查询的字段不在索引中，仍然需要回表查询。
3. 延迟关联：减少IO操作
核心思想：先通过索引找到满足条件的ID，然后再根据ID去查询其他字段。
SELECT u.id, u.username, u.email
FROM users AS u
INNER JOIN (
SELECT id FROM users ORDER BY id LIMIT 1000000, 10
) AS sub ON u.id = sub.id
ORDER BY u.id;这个查询过程分为两步：
- 先在子查询中通过索引找到需要查询的ID。
- 然后在外层查询中根据ID去查询其他字段。
优点： 减少了IO操作，性能提升明显。
缺点： 需要进行两次查询，可能会增加网络开销。
4. 使用WHERE条件优化：精准定位
核心思想：如果知道某些字段的范围，可以通过WHERE条件来缩小查询范围。
例如，如果知道created_at的范围：
SELECT id, username, email
FROM users
WHERE created_at BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
ORDER BY id
LIMIT 1000000, 10;优点： 可以精准定位到需要查询的数据，大大缩小扫描范围。
缺点： 需要知道某些字段的范围，适用场景有限。
5. 游标（Cursor）：分批获取数据
核心思想：使用游标分批获取数据，避免一次性加载大量数据。
这种方式通常需要在应用程序中实现。
优点： 可以避免一次性加载大量数据，减少内存消耗。
缺点： 需要在应用程序中实现，比较复杂。
6. 禁止跳页查询：只允许下一页
核心思想：只允许用户点击“下一页”按钮，避免用户直接跳转到后面的页数。
这种方式可以避免OFFSET过大带来的性能问题。
优点： 简单易行，可以有效避免OFFSET过大带来的性能问题。
缺点： 用户体验较差。
7. 记录上次查询位置：基于上次结果查询
核心思想：记录上次查询的最后一个ID，下次查询时从该ID开始查询。
SELECT id, username, email
FROM users
WHERE id > 上次查询的最后一个ID
ORDER BY id
LIMIT 10;优点： 性能提升明显，尤其是在OFFSET非常大的情况下。
缺点： 需要记录上次查询的最后一个ID，如果数据删除比较频繁，可能会出现数据丢失。
8. 使用搜索引擎：Elasticsearch 或 Solr
核心思想：将数据同步到搜索引擎，利用搜索引擎强大的索引能力进行分页查询。
优点： 性能极高，可以处理海量数据的分页查询。
缺点： 需要引入额外的技术栈，增加开发和维护成本。
9. 数据归档：冷热数据分离
核心思想：将不常用的数据归档到其他存储介质中，减少查询的数据量。
优点： 可以有效减少查询的数据量，提高查询效率。
缺点： 需要进行数据归档，增加维护成本。
四、 实战演练：各种优化策略的对比
为了更直观地了解各种优化策略的效果，我们进行一些简单的测试。
假设users表有100万条数据，我们查询第100000页，每页10条数据。
| 优化策略 | 执行时间（毫秒） |
|---|---|
原始LIMIT OFFSET |
1000+ |
| 子查询优化 | 500+ |
| 利用索引覆盖 | 300+ |
| 延迟关联 | 400+ |
使用WHERE条件优化 |
200+ |
| 记录上次查询位置 | 10+ |
| 使用搜索引擎 | 10- |
注意： 以上数据仅供参考，实际性能会受到硬件、数据分布等因素的影响。
五、 总结：选择最合适的策略
说了这么多，相信大家对LIMIT OFFSET的优化策略已经有了一定的了解。
但是，没有一种策略是万能的，我们需要根据具体的业务场景选择最合适的策略。
| 策略 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 子查询优化 | 数据量较大，但OFFSET不是特别大 | 性能提升明显 | 子查询仍然需要扫描一部分数据，当OFFSET非常大时，性能提升有限。 |
| 利用索引覆盖 | 需要查询的字段都在索引中 | 避免了回表查询，性能提升明显 | 需要依赖于索引，如果需要查询的字段不在索引中，仍然需要回表查询。 |
| 延迟关联 | 数据量较大，需要查询的字段较多 | 减少了IO操作，性能提升明显 | 需要进行两次查询，可能会增加网络开销。 |
使用WHERE条件优化 |
知道某些字段的范围 | 可以精准定位到需要查询的数据，大大缩小扫描范围。 | 需要知道某些字段的范围，适用场景有限。 |
| 游标（Cursor） | 需要分批获取数据 | 可以避免一次性加载大量数据，减少内存消耗。 | 需要在应用程序中实现，比较复杂。 |
| 禁止跳页查询 | 对用户体验要求不高 | 简单易行，可以有效避免OFFSET过大带来的性能问题。 | 用户体验较差。 |
| 记录上次查询位置 | 数据有序，不允许跳页查询 | 性能提升明显，尤其是在OFFSET非常大的情况下。 | 需要记录上次查询的最后一个ID，如果数据删除比较频繁，可能会出现数据丢失。 |
| 使用搜索引擎 | 数据量巨大，需要高性能的分页查询 | 性能极高，可以处理海量数据的分页查询。 | 需要引入额外的技术栈，增加开发和维护成本。 |
| 数据归档 | 数据存在冷热之分 | 可以有效减少查询的数据量，提高查询效率。 | 需要进行数据归档，增加维护成本。 |
最后，记住一点： 优化是一个持续的过程，我们需要不断地测试、分析、调整，才能找到最佳的解决方案。
今天的讲座就到这里，感谢大家的观看！希望对大家有所帮助！各位观众老爷，咱们下期再见！