浅谈MySQL分页查询

MySQL系列文章到目前已经更新十几篇，从数据类型谈到了备份恢复再到主从同步分库分表，从本篇开始，会花几篇重点谈谈MySQL基础部分，而本篇我们重点来讲讲我们日常开发中最常见的一种查询：分页查询。

首先我们先创建一个订单表，只携带一个主键，其他全部字段都不携带索引。然后使用存储过程插入1000000条数据到数据表中：

说到分页呢？我们都知道使用limit关键字来进行分页，比如我们需要查询id为900000到900100的数据，我们可能会很熟练的这么进行分页：

可以看到我们直接使用limit查询id处于900000到900100范围的数据响应时间为3.51秒，如果再加上业务处理逻辑的操作时间，基本上整个分页查询操作得耗时4秒以上，我们可以使用explain关键字查看刚才这个sql语句的运行属性：

可以看到我们实际上查询只需要100行数据，但是数据库会从第一行开始扫描，一直扫描到我们需要的数据才会停下来。在一个系统中每次查询都扫描几十万行数据，肯定性能大打折扣，因为前面900000行数据对我们来说是无效数据，所以我们首先可以先使用子查询来优化，先使用子查询实现覆盖索引查询返回主键id，再使用主键id和原表做一个关联操作，可以减少回表次数并且减少Mysql扫描那些无效的行数：

我多次测试发现使用子查询优化后，想用的查询结果只需要0.58秒左右。为什么使用子查询能提供这么高的效率呢？因为我们数据表有20多个字段，我们子查询使用select id效率在大数据的情况下大概是select *的3倍性能，而且id是主键可以利用索引优化查询速度，然后外层的查询利用id也可以使用索引加快查询效率，所以显而易见使用子查询进行分页效率比直接使用limit分页效率高很多。

那既然可以利用id主键的性质来提升效率，其实我们可以进一步去掉子查询利用id区间范围去查询数据：

可以看到利用between...and将id局限在指定范围查询分页只需要0.06秒，为什么会这么快呢，我们可以利用explain测试一下运行属性：

可以看到只扫描了100行数据，所以效率自然而然提高了。但是id限制查询都存在一个条件：就是你数据库数据必须按照id连续并且不能中断，这是为什么呢？其实很好理解，数据库比如有100条数据分别id为1---100，如果我要查询第50--60条的数据，我可以使用下列sql语句：

select * from aok_score_info where id between 50 and 60 limit 10;

但是如果中间有一部分无效数据，我需要删除，我将id为30--40的数据删除，这时候我要查询第50--60条的数据，如果还使用上面的sql语句，查出来的一样是id为50--60的数据，但是实际上数据库第50--60条的数据应该id为60--70.所以说id限制分页查询效率很高但是有局限性，局限性就在于不能删除数据以保证id的连续性，而子查询不能使用where子句，因为使用where子句会筛选条件会导致id失去连续性。所以在id能保证连续性的情况下我们可以选择使用限制id的方法提高分页效率。接下来我们看下如果id无法保证绝对连续除了子查询还能如何处理。

首先我们还是以刚才这100万条数据来测试，id目前是连续的从1--100000，我们现在使用inner join在子查询中只查询索引列id，然后通过id去读取需要的列：

可以看到只需要0.735秒，但是很明显我们现在id是连续的。我们现在删除id为10001--13000的3000条数据，然后再测试：

很明显我们可以看到查询出的记录顺延了3000条，也就可以表示我们在id不连续的时候可以使用只读索引方法来优化limit语句，可以大幅度提高分页的效率。而我开发中经常使用一种方法：客户端传id和size表示当前页数id最大值以及每页条数，然后直接使用id查询顺推的size条数据，举个例子比如我们第八页返回id为701--800的数据，然后查询第九页时只需要将第七页最大id800传过来，就可以顺推得到接下来100条数据：

比如客户端查询第一页，id传0，则后端可以使用下列sql语句：

select * from aok_score_info limit 0, 10;

由于查询时第一页的数据，所以扫描速度很快，之后页数查询传当前页数id最大值，比如传参id为9999，表示上一页的最大id为9999，那么我们就从9999开始顺推查询，可以看到中间删掉的3000条记录都会直接跳过，所以不会影响我们查询的正确性，最关键的是id是主键上面有索引，这个sql语句执行时间0.04秒，可以说在高并发的情况下也基本可以满足要求了。这是我个人开发中所理解的几种分页的方案，有不同见解的可以提出来一起讨论讨论