前言

日常做分页需求时，一般会用limit实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。

limit深分页变慢？

CREATE TABLE usermoney (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  name varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  money int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  create_time datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  update_time datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (id),
  KEY idx_name (name),
  KEY idx_update_time (update_time) //索引
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='用户钱表';

select id,name,money from usermoney where update_time> '2020-09-19' limit 100000,10;

执行流程

通过普通二级索引树idx_update_time，过滤update_time条件，找到满足条件的记录ID。
通过ID，回到主键索引树，找到满足记录的行，然后取出展示的列（回表）
扫描满足条件的100010行，然后扔掉前100000行，返回。

执行计划

SQL变慢原因有两个：

limit语句会先扫描offset+n行，然后再丢弃掉前offset行，返回后n行数据。也就是说limit 100000,10，就会扫描100010行，而limit 0,10，只扫描10行。
limit 100000,10 扫描更多的行数，也意味着回表更多的次数。

优化方案

子查询

因为以上的SQL，回表了100010次，实际上，我们只需要10条数据，也就是我们只需要10次回表其实就够了。因此，我们可以通过减少回表次数来优化。

回顾一下B+ 树结构

InnoDB中，索引分主键索引（聚簇索引）和二级索引

主键索引，叶子节点存放的是整行数据
二级索引，叶子节点存放的是主键的值。

把条件转移到主键索引树

如果我们把查询条件，转移回到主键索引树，那就可以减少回表次数啦。转移到主键索引树查询的话，查询条件得改为主键id了，之前SQL的update_time这些条件咋办呢？抽到子查询那里嘛~

子查询那里怎么抽的呢？因为二级索引叶子节点是有主键ID的，所以我们直接根据update_time来查主键ID即可，同时我们把 limit 100000的条件，也转移到子查询，完整SQL如下：

select id,name,money FROM usermoney where id >= (select a.id from usermoney a where a.update_time >= '2020-09-19' limit 100000, 1) LIMIT 10;

由执行计划得知，子查询 table a查询是用到了idx_update_time索引。首先在索引上拿到了聚集索引的主键ID,省去了回表操作，然后第二查询直接根据第一个查询的 ID往后再去查10个就可以了!

INNER JOIN 延迟关联

延迟关联的优化思路，跟子查询的优化思路其实是一样的：都是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。不同点是，延迟关联使用了inner join代替子查询。优化后的SQL如下：

SELECT  u.id,u.name,u.money FROM usermoney u INNER JOIN (SELECT a.id FROM usermoney a WHERE a.update_time >= '2020-09-19' ORDER BY a.update_time LIMIT 100000, 10) AS  acct2 on u.id= acct2.id;

查询思路就是，先通过idx_update_time二级索引树查询到满足条件的主键ID，再与原表通过主键ID内连接，这样后面直接走了主键索引了，同时也减少了回表。

标签记录法(主键有序的情况下)

limit 深分页问题的本质原因就是：偏移量（offset）越大，mysql就会扫描越多的行，然后再抛弃掉。这样就导致查询性能的下降。

其实我们可以采用标签记录法，就是标记一下上次查询到哪一条了，下次再来查的时候，从该条开始往下扫描。就好像看书一样，上次看到哪里了，你就折叠一下或者夹个书签，下次来看的时候，直接就翻到啦。

假设上一次记录到100000，则SQL可以修改为：

select  id,name,money FROM usermoney where id > 100000 order by id limit 10;

这样的话，后面无论翻多少页，性能都会不错的，因为命中了id索引。但是这种方式有局限性：需要一种类似连续自增的字段。

使用between...and...(数据范围边界知道)

很多时候，可以将limit查询转换为已知位置的查询，这样MySQL通过范围扫描between...and，就能获得到对应的结果。

如果知道边界值为100000，100010后，就可以这样优化：

select  id,name,money FROM usermoney where id between 100000 and 100010 order by id;

MySQL深分页

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