1. 索引优化
确保查询中用于排序的列（some_column）已经建立了索引。索引可以加快排序和筛选操作的速度，从而提高查询效率。
2. 延迟关联优化
先通过 where 条件提取出主键，在将该表与原数据表关联，通过主键 id 提取数据行，而不是通过原来的二级索引提取数据行
3. 索引覆盖扫描
如果查询只需要访问索引中的列，MySQL可以仅通过索引来满足查询，而无需访问实际的数据表。这称为索引覆盖扫描，可以显著提高查询性能。
4. 基于游标的分页
对于深度分页查询，可以考虑使用游标（Cursor）来逐步获取数据。游标可以逐行或逐块地遍历结果集，避免一次性跳过大量行。
5. 预先加载数据
如果某些数据会被频繁访问，可以考虑预先加载这些数据到缓存中（如Redis或Memcached）。这样，在后续的查询中可以直接从缓存中获取数据，而无需再次查询数据库。
6. 数据库分区
对于特别大的数据表，可以考虑使用数据库分区。通过将数据分散到多个物理子表中，可以减少单个查询所需扫描的数据量。
7. 调整innodb_buffer_pool_size
对于使用InnoDB存储引擎的MySQL数据库，增加innodb_buffer_pool_size的值可以提高InnoDB缓冲池的大小，从而减少磁盘I/O操作，提高查询性能。
8. 限制offset+limit大小
直接从业务上限制深度分页
