彻底理解：mysql查询 limit 100万 加载很慢的问题

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对于MySQL中使用LIMIT查询大数据量时遇到性能瓶颈的问题，确实可以采用分页查询的策略来改善。不过，单纯地进行普通分页（例如 LIMIT offset, limit）在处理大偏移量时仍然可能效率低下，因为MySQL需要扫描并丢弃掉很多不需要的行。

以下是一些更高效的分页查询优化方法：

1. 基于连续递增主键分页：

   • 如果表中有自增主键id且数据插入是按照时间顺序的，你可以根据上一页的最大id值来查询下一页的数据，如：SELECT * FROM table WHERE id > :lastId ORDER BY id LIMIT 100000;
   • 这样MySQL可以根据索引直接定位到起始点，并只检索必要的记录。

2. 覆盖索引优化：

   • 如果只需要查询部分列，确保这些列在一个索引中（覆盖索引），这样MySQL可以直接从索引中获取数据而无需访问表数据。

3. 避免排序：

   • 如果ORDER BY涉及到了未索引字段，考虑是否可以取消排序或者创建合适的索引来支持排序操作。

4. 减少结果集大小：

   • 在WHERE子句中添加更多条件以减小查询结果集。

5. 内存和缓存优化：

   • 增加数据库服务器的可用内存，优化MySQL配置参数，使更多的数据能够被缓存在内存中。
   • 对于频繁查询的结果，考虑使用Redis等缓存系统。

6. 延迟关联：

   • 先用索引快速找到满足条件的行，然后再进行JOIN操作。

7. 分区表或分片技术：

   • 对于非常大的表，可以考虑使用分区表技术，将数据划分为多个物理分区，从而提高查询速度。

8. 定时归档历史数据：

   • 对于历史数据，可将其转移到其他表或者存储方式，减少主表的数据量。

老实说，针对大数量分页问题，关键是尽量减少无谓的数据读取和排序，并利用索引特性优化查询过程。如果业务场景允许，改变分页策略为“跳跃式”分页是一个有效的解决方案。

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