在软件开发中采用LIMIT OFFSET对数据库进行分页是常见操作，但在数据量很大时直接使用LIMIT OFFSET查询尾部的数据会导致性能很慢，本文简要介绍2种改进方案。

以system_user表为例，基于MySQL中快速创建大量测试数据一文中的介绍给其添加1000万的测试数据

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CREATE TABLE `system_user` (
	`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`name` VARCHAR(8) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
	`age` INT DEFAULT NULL,
	`tag` VARCHAR(8) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL,
	PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB CHARSET = utf8;

基于查询SQLSELECT * FROM system_user LIMIT 9999990,10;进行优化分析。

上述SQL在数据库中的查询耗时如下：

利用explain分析其执行计划结果如下：

上图中的rows这一例的数据为9722930，由于rows这一列的值是预估值，实际上MySQL会将数据offset+count的数据都获取到内存中，然后再进行过滤。在本例中即会将10000000条数据都获取到然后再进行过滤筛选，而获取这么多数据显然会导致查询速度变慢！

问题根源为MySQL在执行LIMIT OFFSET时会将数据全部加载到内存中然后再进行过滤，实际上执行的是一种假分页！

找到问题的根源后，要提高查询速度只能让MySQL查询时返回的数据尽可能小，接下来根据主键是否连续自增来分别叙述。

自增主键过滤

若主键连续自增，则可从业务逻辑的角度先对数据用WHERE过滤，然后用LIMIT进行分页，类似SQL如下：

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SELECT * FROM `system_user` WHERE id>=9999990 LIMIT 10;

执行结果如下，可以看出时间明显缩短很多

进一步分析其执行计划，发现rows这一列的值为11，只是获取了我们想要的数据，没有获取大批量数据。

采用此种方式性能提升的原因如下：

1. MySQL中的主键默认有索引，基于索引查询速度很快
2. WHERE优先于LIMIT执行，数据量相对之前，变得很小

其中最关键的是第2点，只要查询的数据量变小，查询速度自然会提升。

覆盖索引过滤

基于自增主键过滤要求主键必须主键连续自增，若主键不连续(如主键采用UUID生成)则上述方案不可行，此时可基于覆盖索引来减少获取和传输的数据量大小。

将查询sql修改为类似如下

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SELECT u1.* FROM `system_user` u1
JOIN 
(SELECT id FROM `system_user` LIMIT 9999990,10) u2 ON u1.id=u2.id;

执行结果如下，可以看出耗时只比最初的少1秒

查看其执行计划，发现获取的数据量仍然很大

由于MySQL在数据量为千万级时查询速度会变慢，将数据库表中的数据量缩小到500万，执行如下：

问题的根源在SELECT id FROM system_user LIMIT 9999990,10，虽然此时只查询id，但是id的数量仍然很庞大，由此造成查询速度变慢。

此时可通过在数据库表中添加一列num并对其创建唯一索引，之后基于num进行过滤查询

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-- 添加索引
ALTER TABLE `system_user` ADD COLUMN `num` INT NOT NULL DEFAULT 1;
ALTER TABLE `system_user` ADD UNIQUE INDEX `user_num_index` (`num`);

-- 重新制造数据
TRUNCATE TABLE `system_user`;
CALL add_user_batch(10000000);

改进后的sql如下

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SELECT u1.* FROM `system_user` u1
JOIN 
(SELECT num FROM `system_user` WHERE num>=9999990 LIMIT 10) u2 ON u1.num=u2.num;

执行结果耗时如下：

可以看出其耗时和采用自增连续主键时类似。对应的执行计划如下，从图中也能看出要获取的数据量明显变小。

总结

上述两种方案归根到底均为要通过WHERE提前过滤不需要的数据，减少返回的数据量，总结如下：

• 若主键连续且自增，则通过主键进行过滤
• 若主键不连续自增，可额外创建一个自增列或者采用覆盖索引的方式改写