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今天就跟大家聊聊有关 MySQL 中怎么优化分页查询，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，丸趣 TV 小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
分页查询方法：
在 MySQL 中，分页查询一般都是使用 limit 子句实现，limit 子句声明如下：
LIMIT 子句可以被用于指定 SELECT 语句返回的记录数。需注意以下几点：
1、第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量
2、第二个参数指定返回记录行的最大数目
3、如果只给定一个参数：它表示返回最大的记录行数目
4、第二个参数为 -1 表示检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行
5、初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)
下面是一个应用实例：
该条语句将会从表 orders_history 中查询第 1000 条数据之后的 10 条数据，也就是第 1001 条到第 1010 条数据。
数据表中的记录默认使用主键 (一般为 id) 排序，上面的结果相当于：
三次查询时间分别为：
3040 ms
3063 ms
3018 ms
针对这种查询方式，下面测试查询记录量对时间的影响：
三次查询时间如下：
查询 1 条记录：3072ms 3092ms 3002ms
查询 10 条记录：3081ms 3077ms 3032ms
查询 100 条记录：3118ms 3200ms 3128ms
查询 1000 条记录：3412ms 3468ms 3394ms
查询 10000 条记录：3749ms 3802ms 3696ms
另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于 100 时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。
针对查询偏移量的测试：
三次查询时间如下：
查询 100 偏移：25ms 24ms 24ms
查询 1000 偏移：78ms 76ms 77ms
查询 10000 偏移：3092ms 3212ms 3128ms
查询 100000 偏移：3878ms 3812ms 3798ms
查询 1000000 偏移：14608ms 14062ms 14700ms
随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于 10 万以后，查询时间急剧增加。
这种分页查询方式会从数据库第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度。
使用子查询优化
这种方式先定位偏移位置的 id，然后往后查询，这种方式适用于 id 递增的情况。
4 条语句的查询时间如下：
第 1 条语句：3674ms
第 2 条语句：1315ms
第 3 条语句：1327ms
第 4 条语句：3710ms
针对上面的查询需要注意：
1、比较第 1 条语句和第 2 条语句：使用 select id 代替 select * 速度增加了 3 倍
2、比较第 2 条语句和第 3 条语句：速度相差几十毫秒
3、比较第 3 条语句和第 4 条语句：得益于 select id 速度增加，第 3 条语句查询速度增加了 3 倍
这种方式相较于原始一般的查询方法，将会增快数倍。
使用 id 限定优化
这种方式假设数据表的 id 是连续递增的，则我们根据查询的页数和查询的记录数可以算出查询的 id 的范围，可以使用 id between and 来查询：
查询时间：15ms 12ms 9ms
这种查询方式能够极大地优化查询速度，基本能够在几十毫秒之内完成。限制是只能使用于明确知道 id 的情况，不过一般建立表的时候，都会添加基本的 id 字段，这为分页查询带来很多便利。
还可以有另外一种写法：
当然还可以使用 in 的方式来进行查询，这种方式经常用在多表关联的时候进行查询，使用其他表查询的 id 集合，来进行查询：
这种 in 查询的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。
关于数据表的 id 说明
一般情况下，在数据库中建立表的时候，每一张表强制添加 id 递增字段，这样更方便我们查询数据。
如果数据量很大，比如像订单这类，一般会推荐进行分库分表。这个时候 id 就不建议作为唯一标识了，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
首先使用范围查询定位 id (或者索引)，然后再使用索引进行定位数据，即先 select id，然后在 select *; 这样查询的速度将会提升好几倍。
看完上述内容，你们对 MySQL 中怎么优化分页查询有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注丸趣 TV 行业资讯频道，感谢大家的支持。
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