前言
【PS：原文手打，转载说明出处，博客园】
看过一堆的百度，最终还是自己做了一次实验，本文基于Mysql5.7.17版本，Mysql引擎为InnoDB，编码为utf8，排序规则为utf8_general_ci
网络搜索查询语句
Sql分页查询基于LIMIT，如下：
select * from SysTestUser order by Id LIMIT ;
select * from SysTestUser order by Id LIMIT ,;
网络上各说风云，有下面几种写法说速度快
1：如下子查询
select * from SysTestUser where Id in( select Id from (select Id from SysTestUser order by Id LIMIT ,) t );
2：如下图
select Id from SysTestUser order by Id LIMIT ,;
select * from SysTestUser where id in(,,,,,,,,,) order by Id ;
3：如下
select * from SysTestUser where id>=(select id from SysTestUser order by id limit ,) limit ;
实践出真知
我们新建一张表（PS：不要在意每个字段类型，这张表只是测试使用。）
-- ----------------------------
-- Table structure for SysTestUser
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `SysTestUser`;
CREATE TABLE `SysTestUser` (
`Id` int() NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'Id',
`UserName` varchar() NOT NULL COMMENT '姓名',
`Sex` tinyint() NOT NULL COMMENT '性别',
`Height` decimal(,) NOT NULL COMMENT '身高',
`Age` smallint() NOT NULL COMMENT '年龄',
`Brithday` datetime NOT NULL COMMENT '生日',
`CreationTime` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
`LastModificationTime` datetime NOT NULL COMMENT '修改时间',
`IsDeleted` bit() NOT NULL COMMENT '是否软删除',
PRIMARY KEY (`Id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT= DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='测试用户表';
然后模拟了5038960条数据进库，分别进行查询，如下结果
无条件查询
select * from SysTestUser order by Id LIMIT ,;
80万=0.325
140万=0.579
500万=2.0 select * from SysTestUser where Id in( select Id from
(select Id from SysTestUser order by Id LIMIT ,) t );
80万=0.65
140万=1.179
500万=4.0 select Id from SysTestUser order by Id LIMIT ,;
select * from SysTestUser where id in(,,,,,,,,,) order by Id ;
80万=0.225
14万=0.39
500万=.368s select * from SysTestUser where id>=(select id from SysTestUser order by id limit ,) limit ;
80万=0.225
140万=0.397
500万=1.363
有条件查询（PS，字段没添加任何索引，由于批量新增，UserName=string+Id来着）
select * from SysTestUser where UserName like 'string%' and age= order by Id LIMIT ,;
80万=0.4
140万=0.71
500万=2.5 select * from SysTestUser where Id in( select Id from
(select Id from SysTestUser where UserName like 'string%' and age= order by Id LIMIT ,) t );
80万=0.33
140万=0.59
500万=2.06 select Id from SysTestUser where UserName like 'string%' and age= order by Id LIMIT ,;
select * from SysTestUser where id in(,,,,,,,,,) order by Id ;
80万=0.33
140万=0.59
500万=2.07 select * from SysTestUser where id>=(select id from SysTestUser where UserName like 'string%' and age= order by id limit ,) limit ;
80万=0.33
140万=0.59
500万=2.046
测试结论
百万级数据分页的情况下，以上方式都能够忍受，当数据量达到五百万的时候，需要的查询时间直接让人无法忍受了
处理方式
百万级以内的分页，无所谓写法，随便写没啥区别，百万级以上的，又需要查询分页查询的，可以使用以下方式。
select * from SysTestUser where ID> limit
select * from SysTestUser where ID> and UserName like 'string%' limit
至于ID哪里拿，怎么拿我给的建议是，第一页分页不管以何种方式写都很快，此时数据显示到前端，当点击下一页时，带上maxId or minID，这个看排序情况
这个时候的上面的ID是大于还是小于也看排序情况，我就不一一的写出来了。
结尾
大表分页是一件很头疼的事情，在实际业务场景能避免尽量避免，如果避免不了的情况下，尽量借助扩展表，缓存的形式来处理
例如：查询总条数，这个是避免不了的消耗的情况，完全可以写个计数器
在例如查询用户订单列表，完全可以使用Redis缓存用户订单信息等
不要用小刀来杀牛，杀不动