一、MySQL深分页问题
我们在日常开发中，查询数据量比较大的时候，后端基本都会通过前端，移动端传过来的页码，每页数据行数，通过SQL中的 limit 进行分页，如果查询页数比较小的时候，不会出现太大问题，但是如果查询页码比较大的时候，性能就会出现急剧下降瓶颈
如：
假设有一个千万量级的表，取1到10条数据
select column_name1，column_name2... from table limit 0,10;select column_name1，column_name2... from table limit 1000,10;?这两条语句查询时间应该在毫秒级完成
select column_name1，column_name2... from table limit 1000000,10;这条语句执行之间在秒级完成，查询效率低下，还可能导致接口超时
使用?select column_name1,column_name2... from table_name表名 limit offset, rows 的情况下直接?limit 1000000，10 扫描的是约100万条数据，并且是需要回表100W次，也就是说?部分性能都耗在随机访问上，到头来只?到10条数据（总共取1000010条数据只留10条记录）
这种查询的慢，其实是因为 limit 后面的偏移量太大导致的
1、limit 语法解读
limit用于数据的分页查询，也会用于数据的截取，limit的用法：
SELECT column_name1,column_name2... FROM table_name表名 LIMIT offset,rows
或
SELECT column_name1,column_name2... FROM table_name表名 LIMIT rows OFFSET offset 注：
table_name ：表名
column_name：字段名?
-
第一种：SELECT * FROM table LIMIT offset, rows # 常用形式
-- 从0开始，截取5条记录，即检索行为1到5 SELECT column_name1,column_name2... FROM table_name表名 limit 0,5 -- 注意: 关键字limit后面的两个参与用逗号分割 -
第二种：SELECT * FROM table LIMIT rows OFFSET offset
-- 从0开始，截取5条记录，即检索行为1到5 SELECT column_name1,column_name2... FROM table_name表名 limit 5 offset 0 -- 注意: 使用limit和offset两个关键字，并且各带一个参数，中间没有逗号分割 -
第三种：SELECT * FROM table LIMIT rows
-- 截取记录的前五行数据，可以理解为offset的默认值为0 SELECT column_name1,column_name2... FROM table_name表名 limit 5
2、回表
回表，顾名思义就是回到表中，也就是先通过普通索引扫描出数据所在的行，再通过行主键ID?取出索引中未包含的数据。所以回表的产生也是需要一定条件的，如果一次索引查询就能获得所有的select?记录就不需要回表，如果select?所需获得列中有其他的非索引列，就会发生回表动作。即基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树
主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据，而非主键索引的叶子节点是主键的值，查到主键的值以后，还需要再通过主键的值再进行一次查询
回表，简单说就是mysql内部需要经过两次查询
第一次先索引扫描，然后再通过主键去取索引中未能提供的数据
create `table` tb_name(
`id` int(11) not null auto_increment ,?
`k` int(11) default '0' ,
`name` varchar(16),
primary key(id)
index (k)
)engine=InnoDB;我们提取id=500这一行的全部数据，这里通过主键id定位到这一行，然后返回数据
select * from T where ID=500;
+-----+---+-------+
| id ?| k | name ?|
+-----+---+-------+
| 500 | 5 | name5 |
+-----+---+-------+这里我们先通过普通索引，搜索 k 索引树，得到 ID 的值为 500，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程即为回表
select * from T where k=5;
+-----+---+-------+
| id ?| k | name ?|
+-----+---+-------+
| 500 | 5 | name5 |
+-----+---+-------+二、优化方案
（一）模仿百度、谷歌方案（前端业务控制）
类似于分段。我们给每次只能翻100页、超过一百页的需要重新加载后面的100页。这样就解决了每次加载数量数据大 速度慢的问题了?
这种方式比较简单粗暴，就是不允许查看这么靠后的数据
（二）索引覆盖 + 子查询
根据主键 id，在上面建了索引，先在索引树中找到开始位置的 id 值，再根据找到的 id 值查询行数据
SELECT
id,name,age
FROM
t_user user
WHERE
user.id = (select MIN(id) from t_user where age = #{age})SELECT
id,name,age
FROM
t_user
WHERE
id >= (SELECT id FROM t_user order by id LIMIT 80000,1)
LIMIT 10（三）起始位置重定义（记录每次取出的最大id， 然后where id > 最大id）
这种方法适用于：除了主键ID等离散型字段外，也适用连续型字段datetime等
最大id由前端分页 pageNum 和 pageIndex 计算出来
select * from table_name Where id > 最大id limit 10000, 10;