如果数据够大，翻页的时候，翻页量越大，耗时越长，例如：
解决办法：
从业务上优化。谷歌、百度等只显示前几十页
不能省，就只能性能上优化了
为什么limit offset在数据量很大的情况下效率很低？
用limit offset时并不是先跳过再查询，而是先查询再跳过。
例如：limit 100w, 10：
就是先把100w取出来，再跳过前100w行。
show profiles：
show profile for query 115：
（很显然，在Sending data花的时间最多）
但以id作为where条件来查询，则很快。毕竟id是主键：
但是上面，只能针对连续的id。其实还可以取出最后一个id，记住它，下次翻页就从当前id开始
当然也可以逻辑删除，只是代码做个处理，不让它显示出来就行。
如果非要进行物理删除，还可以延迟关联：
上面取主键，还要取name（回行），所以花费的时间会很长
但好在id在（myisam引擎下）内存里存着的，速度会比较快
做个join查询：
上面跳过巨多行数据的查询竟然用join，而且速度还可以。
因为这次不是不断回行了，而是先找好id，再在磁盘上查找name