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 分頁查詢方法：

在MySQL中，分頁查詢一般都是使用limit子句實現(xiàn)，limit子句聲明如下：

LIMIT子句可以被用于指定 SELECT 語句返回的記錄數(shù)。需注意以下幾點：

1、第一個參數(shù)指定第一個返回記錄行的偏移量

2、第二個參數(shù)指定返回記錄行的最大數(shù)目

3、如果只給定一個參數(shù)：它表示返回最大的記錄行數(shù)目

4、第二個參數(shù)為 -1 表示檢索從某一個偏移量到記錄集的結(jié)束所有的記錄行

5、初始記錄行的偏移量是0(而不是 1)

下面是一個應(yīng)用實例：

該條語句將會從表 orders_history 中查詢第1000條數(shù)據(jù)之后的10條數(shù)據(jù)，也就是第1001條到第1010條數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)表中的記錄默認(rèn)使用主鍵(一般為id)排序，上面的結(jié)果相當(dāng)于：

三次查詢時間分別為：

3040 ms

3063 ms

3018 ms

針對這種查詢方式，下面測試查詢記錄量對時間的影響：

三次查詢時間如下：

查詢1條記錄：3072ms 3092ms 3002ms

查詢10條記錄：3081ms 3077ms 3032ms

查詢100條記錄：3118ms 3200ms 3128ms

查詢1000條記錄：3412ms 3468ms 3394ms

查詢10000條記錄：3749ms 3802ms 3696ms

另外我還做了十來次查詢，從查詢時間來看，基本可以確定，在查詢記錄量低于100時，查詢時間基本沒有差距，隨著查詢記錄量越來越大，所花費的時間也會越來越多。

針對查詢偏移量的測試：

三次查詢時間如下：

查詢100偏移：25ms 24ms 24ms

查詢1000偏移：78ms 76ms 77ms

查詢10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms

查詢100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms

查詢1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms

隨著查詢偏移的增大，尤其查詢偏移大于10萬以后，查詢時間急劇增加。

這種分頁查詢方式會從數(shù)據(jù)庫第一條記錄開始掃描，所以越往后，查詢速度越慢，而且查詢的數(shù)據(jù)越多，也會拖慢總查詢速度。

使用子查詢優(yōu)化

這種方式先定位偏移位置的 id，然后往后查詢，這種方式適用于 id 遞增的情況。

4條語句的查詢時間如下：

第1條語句：3674ms

第2條語句：1315ms

第3條語句：1327ms

第4條語句：3710ms

針對上面的查詢需要注意：

1、比較第1條語句和第2條語句：使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍

2、比較第2條語句和第3條語句：速度相差幾十毫秒

3、比較第3條語句和第4條語句：得益于 select id 速度增加，第3條語句查詢速度增加了3倍

這種方式相較于原始一般的查詢方法，將會增快數(shù)倍。

使用 id 限定優(yōu)化

這種方式假設(shè)數(shù)據(jù)表的id是連續(xù)遞增的，則我們根據(jù)查詢的頁數(shù)和查詢的記錄數(shù)可以算出查詢的id的范圍，可以使用 id between and 來查詢：

查詢時間：15ms 12ms 9ms

這種查詢方式能夠極大地優(yōu)化查詢速度，基本能夠在幾十毫秒之內(nèi)完成。限制是只能使用于明確知道id的情況，不過一般建立表的時候，都會添加基本的id字段，這為分頁查詢帶來很多便利。

還可以有另外一種寫法：

當(dāng)然還可以使用 in 的方式來進(jìn)行查詢，這種方式經(jīng)常用在多表關(guān)聯(lián)的時候進(jìn)行查詢，使用其他表查詢的id集合，來進(jìn)行查詢：

這種 in 查詢的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。

關(guān)于數(shù)據(jù)表的id說明

一般情況下，在數(shù)據(jù)庫中建立表的時候，每一張表強制添加 id 遞增字段，這樣更方便我們查詢數(shù)據(jù)。

如果數(shù)據(jù)量很大，比如像訂單這類，一般會推薦進(jìn)行分庫分表。這個時候 id 就不建議作為唯一標(biāo)識了，而應(yīng)該使用分布式的高并發(fā)唯一 id 生成器來生成，并在數(shù)據(jù)表中使用另外的字段來存儲這個唯一標(biāo)識。

首先使用范圍查詢定位 id (或者索引)，然后再使用索引進(jìn)行定位數(shù)據(jù)，即先 select id，然后在 select *;這樣查詢的速度將會提升好幾倍。