通常，我们会采用ORDER BY LIMIT start, offset 的方式来进行分页查询。例如下面这个SQL：
SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 100, 10;
或者像下面这个不带任何条件的分页SQL：
SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 100, 10;
一般而言，分页SQL的耗时随着 start 值的增加而急剧增加，我们来看下面这2个不同起始值的分页SQL执行耗时：
yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 500, 10;
…
10 rows in set (0.05 sec)
yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=6 ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10;
…
10 rows in set (2.39 sec)
可以看到，随着分页数量的增加，SQL查询耗时也有数十倍增加，显然不科学。今天我们就来分析下，如何能优化这个分页方案。
一般滴，想要优化分页的终极方案就是：没有分页，哈哈哈~~~，不要说我讲废话，确实如此，可以把分页算法交给Sphinx、Lucence等第三方解决方案，没必要让MySQL来做它不擅长的事情。
当然了，有小伙伴说，用第三方太麻烦了，我们就想用MySQL来做这个分页，咋办呢？莫急，且待我们慢慢分析，先看下表DDL、数据量、查询SQL的执行计划等信息：
yejr@imysql.com> SHOW CREATE TABLE `t1`;
CREATE TABLE `t1` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
...
`ftype` tinyint(3) unsigned NOT NULL,
...
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
yejr@imysql.com> select count(*) from t1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 994584 |
+----------+
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 500, 10\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL rows: 510
Extra: Using where
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL rows: 935510
Extra: Using where
可以看到，虽然通过主键索引进行扫描了，但第二个SQL需要扫描的记录数太大了，而且需要先扫描约935510条记录，然后再根据排序结果取10条记录，这肯定是非常慢了。
针对这种情况，我们的优化思路就比较清晰了，有两点：
1、尽可能从索引中直接获取数据，避免或减少直接扫描行数据的频率
2、尽可能减少扫描的记录数，也就是先确定起始的范围，再往后取N条记录即可
据此，我们有两种相应的改写方法：子查询、表连接，即下面这样的：
#采用子查询的方式优化，在子查询里先从索引获取到最大id，然后倒序排，再取10行结果集
#注意这里采用了2次倒序排，因此在取LIMIT的start值时，比原来的值加了10，即935510，否则结果将和原来的不一致
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: PRIMARY
table: <derived2>
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 10
Extra: Using filesort
*************************** 2. row ***************************
id: 2
select_type: DERIVED
table: t1
type: ALL
possible_keys: PRIMARY
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 973192
Extra: Using where
*************************** 3. row ***************************
id: 3
select_type: SUBQUERY
table: t1
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL
rows: 935511
Extra: Using where
#采用INNER JOIN优化，JOIN子句里也优先从索引获取ID列表，然后直接关联查询获得最终结果，这里不需要加10
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id)\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: PRIMARY
table: <derived2>
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 935510
Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: PRIMARY
table: t1
type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: t2.id
rows: 1
Extra: NULL
*************************** 3. row ***************************
id: 2
select_type: DERIVED
table: t1
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL
rows: 973192
Extra: Using where
然后我们来对比下这2个优化后的新SQL执行时间：
yejr@imysql.com> SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) T ORDER BY id DESC;
...
rows in set (1.86 sec)
#采用子查询优化，从profiling的结果来看，相比原来的那个SQL快了：28.2%
yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id);
...
10 rows in set (1.83 sec)
#采用INNER JOIN优化，从profiling的结果来看，相比原来的那个SQL快了：30.8%
我们再来看一个不带过滤条件的分页SQL对比：
#原始SQL
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL
rows: 935510
Extra: NULL
yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10;
...
10 rows in set (2.22 sec)
#采用子查询优化
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: PRIMARY
table: <derived2>
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 10
Extra: Using filesort
*************************** 2. row ***************************
id: 2
select_type: DERIVED
table: t1
type: ALL
possible_keys: PRIMARY
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 973192
Extra: Using where
*************************** 3. row ***************************
id: 3
select_type: SUBQUERY
table: t1
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL
rows: 935511
Extra: Using index
yejr@imysql.com> SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC;
…
10 rows in set (2.01 sec)
#采用子查询优化，从profiling的结果来看，相比原来的那个SQL快了：10.6%
#采用INNER JOIN优化
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1`ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id)\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: PRIMARY
table:
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 935510
Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: PRIMARY
table: t1
type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: t1.id
rows: 1
Extra: NULL
*************************** 3. row ***************************
id: 2
select_type: DERIVED
table: t1
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL
rows: 973192
Extra: Using index
yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1`ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id);
…
10 rows in set (1.70 sec)
#采用INNER JOIN优化，从profiling的结果来看，相比原来的那个SQL快了：30.2%
至此，我们看到采用子查询或者INNER JOIN进行优化后，都有大幅度的提升，这个方法也同样适用于较小的分页，虽然LIMIT开始的 start 位置小了很多，SQL执行时间也快了很多，但采用这种方法后，带WHERE条件的分页分别能提高查询效率：24.9%、156.5%，不带WHERE条件的分页分别提高查询效率：554.5%、11.7%，各位可以自行进行测试验证。单从提升比例说，还是挺可观的，确保这些优化方法可以适用于各种分页模式，就可以从一开始就是用。
我们来看下各种场景相应的提升比例是多少：
| 大分页，带WHERE | 大分页，不带WHERE | 大分页平均提升比例 | 小分页，带WHERE | 小分页，不带WHERE | 总体平均提升比例 | |
| 子查询优化 | 28.20% | 10.60% | 19.40% | 24.90% | 554.40% | 154.53% |
| INNER JOIN优化 | 30.80% | 30.20% | 30.50% | 156.50% | 11.70% | 57.30% |
结论：这样看就和明显了，尤其是针对大分页的情况，因此我们优先推荐使用INNER JOIN方式优化分页算法。
上述每次测试都重启mysqld实例，并且加了SQL_NO_CACHE，以保证每次都是直接数据文件或索引文件中读取。如果数据经过预热后，查询效率会一定程度提升，但但上述相应的效率提升比例还是基本一致的。