MySQL 海量数据的 5 种分页方法和优化技巧

昨天，群里有一个网友问我关于 MySQL 大数据量分页的问题。有人回答说用缓存 Redis，这个就比较麻烦了。而且别人问的是 MySQL 分页，而不是架构如何设计！

那么我今天就来分享一下，5 种常见的 MySQL Limit 分页方法和优化技巧。

第一种方法，直接使用数据库提供的 SQL 语句 limit 来分页。

SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N

适用于数据量较少的情况。缺点是，全表扫描，速度会很慢且有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3)。Limit 限制的是从结果集的 M 位置处取出 N 条输出，其余抛弃。

方法二，建立主键或唯一索引，利用索引(假设每页 10 条)。

SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum * 10) LIMIT M

适用于数据量较多的情况。这样方法，会使用索引扫描，速度会很快。如果你的数据查询出来并不是按照 pk_id 排序的，那么就有可能漏掉数据的情况。所以使用的时候要注意。不行的话，你就用方法三。

方法三，基于索引再排序。

SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M

这种方法适用于数据量较多的情况。最好 ORDER BY 后的列对象是主键或唯一索引，使得 ORDER BY 操作能利用索引。

这种方法的特点是索引扫描，速度会很快。

方法四，基于索引使用 prepare（第一个问号表示 pageNum，第二个 ？表示每页元组数）。

PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (？* ？) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M

这个 SQL 很厉害，适合海量数据的场景。这个查询会使用索引扫描，速度会很快。prepare 语句又比一般的查询语句快一点。

方案五，利用 MySQL 支持 ORDER 操作可以利用索引快速定位部分元组，避免全表扫描。

例如：读第 101000 到 101019 行元组( pk 是主键/唯一键)。

SELECT * FROM 表名称 WHERE pk >= 101000 ORDER BY pk ASC LIMIT 0,20

时间关系，我都不贴测试数据了。有问题，明天群里讨论。

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