Mysql分页设计操作

数据量很大时的分页设计

随着业务的不断发展，可能会导致我们的数据数量会越来越庞大，一般我们会对数据进行分页查询。我们可以通过限制分页查询数量来提升查询效率，但是，当我们的页码横跨很大时，譬如，我当前在第一页，通常一页显示10条数据，假如我们总共有10W条数据，就有1w页。此时我想从第一页跳转到第5k页，如果我们还是用传统的分页模式，就会导致查询性能急速下降，这就违背了我们使用分页的初衷了。

如何解决这种问题呢？

利用主键自增以及主键索引快速定位页码（不推荐）

当我们的主键id设置为自增时，由于整个表数据都是有序的，我们便可根据页码信息计算出数据的起始主键id，按照此方法就可以快速查询数据。不过此方案缺点也十分明显，显然，我们需要整张表数据的有效数据的主键都是连续自增的，这就导致在数据变动时，例如删除数据，我们需要维护整个表的主键id以重新达到连续的效果，反而增加了维护成本。

通过业务层限制显示最大页码选择跨度（推荐）

我们可以通过页面来控制用户可以跨度的最大页码范围，我了解到百度，谷歌等公司都是限制10页。也就是说最大允许用户从第一页跨度到第十页，我们可以分别从前端和后端来限制分页跨度，这就完美解决了问题，并且不需要任何成本。

对大数据进行分页查询提升性能

即使通过上述方案，仅仅解决了“燃眉之急”，因为我们只是限制了用户分页跨度。
一旦在数据量庞大的情况下，其实并没有提升分页的查询，当用户“愣头青”一样一步一步的点到了靠后的页码，性能同样会急速下降。
其实对于大数据分页查询，更推荐专门的中间件来进行，并且可以利用其查询效率实现其他更复杂的查询业务。
如果你确实有这方面的需求：要对大数据进行分页查询，且不想引入其他中间件增加成本，我建议使用子查询优化效率。

SELECT * from orderitems limit 10 OFFSET 2000000;

如上述代码，经优化可以拆成两行查询语句：

 SELECT id from orderitems limit 10 OFFSET 2000000;
 SELECT * from orderitems where id in (x,x,x,x,x,x,x,x,x,x);

经测试，在有2kw+的数据表中可以提升性能5倍以上。

表数据

使用传统分页查询速度：

使用拆分查询速度：

（主要是查询id速度影响较大）