当一个表数据有几百万的数据时，的时候成了问题

如  * from table limit 0,10 这个没有问题 当 limit 200000,10 的时候数据读取就很慢，可以按照一下方法解决

最近一个网站的服务器评论被人刷死，导致mysql异常发生too many open connections

引发的SQL语句：

SELECT a.uid, a.veil, a.content, a.datetimes, a.audit, b.user_name, b.uc_idFROM news_talkabout aLEFT JOIN users_info b ON a.uid = b.idWHERE infoid =11087ORDER BY a.id DESCLIMIT 451350 , 30

丢在里执行一下，是很慢。
让人思考是什么因素：

SELECT a.uid, a.veil, a.content, a.datetimes, a.audit, b.user_name, b.uc_idFROM news_talkabout aLEFT JOIN users_info b ON a.uid = b.idWHERE infoid =11087ORDER BY a.id DESCLIMIT 0 , 30

第一页会很快

PERCONA PERFORMANCE CONFERENCE 2009上，来自雅虎的几位工程师带来了一篇"EfficientPagination Using MySQL"的报告

limit10000,20的意思扫描满足条件的10020行，扔掉前面的10000行，返回最后的20行，问题就在这里。

LIMIT 451350 , 30 扫描了45万多行，怪不得慢的都堵死了。

但是

limit 30 这样的语句仅仅扫描30行。

那么如果我们之前记录了最大ID，就可以在这里做文章

举个例子

日常分页SQL语句

select id,name,content from users order by id asc limit 100000,20

扫描100020行

如果记录了上次的最大ID

select id,name,content from users where id>100073 order by id asc limit 20

扫描20行。

总数据有500万左右

以下例子 当时候 select * from wl_tagindex where byname='f' order by id limit 300000,10 执行时间是 3.21s

优化后：

select * from (

            select id from wl_tagindex            where byname='f' order by id limit 300000,10) aleft join wl_tagindex b on a.id=b.id

执行时间为 0.11s 速度明显提升

这里需要说明的是 我这里用到的字段是 byname ,id 需要把这两个字段做复合索引，否则的话效果提升不明显

总结

当一个数据库表过于庞大，LIMIT offset, length中的offset值过大，则SQL查询语句会非常缓慢，你需增加order by，并且order by字段需要建立索引。 

如果使用子查询去优化LIMIT的话，则子查询必须是连续的，某种意义来讲，子查询不应该有where条件，where会过滤数据，使数据失去连续性。 如果你查询的记录比较大，并且数据传输量比较大，比如包含了text类型的field，则可以通过建立子查询。SELECT id,title,content FROM items WHERE id IN (SELECT id FROM items ORDER BY id limit 900000, 10); 如果limit语句的offset较大，你可以通过传递pk键值来减小offset = 0，这个主键最好是int类型并且auto_incrementSELECT * FROM users WHERE uid > 456891 ORDER BY uid LIMIT 0, 10;这条语句，大意如下:SELECT * FROM users WHERE uid >=  (SELECT uid FROM users ORDER BY uid limit 895682, 1) limit 0, 10; 如果limit的offset值过大，用户也会翻页疲劳，你可以设置一个offset最大的，超过了可以另行处理，一般连续翻页过大，用户体验很差，则应该提供更优的用户体验给用户。

limit 分页优化方法

1.子查询优化法 

先找出第一条数据，然后大于等于这条数据的id就是要获取的数据 缺点：数据必须是连续的，可以说不能有where条件，where条件会筛选数据，导致数据失去连续性

实验下：

mysql> set profiling=1;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select count(*) from Member;+----------+| count(*) |+----------+|   169566 | +----------+1 row in set (0.00 sec)mysql> pager grep !~-PAGER set to 'grep !~-'mysql> select * from Member limit 10, 100;100 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100;100 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from Member limit 1000, 100;100 rows in set (0.01 sec)mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100;100 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from Member limit 100000, 100;100 rows in set (0.10 sec)mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100;100 rows in set (0.02 sec)mysql> nopagerPAGER set to stdoutmysql> show profilesG*************************** 1. row ***************************Query_ID: 1Duration: 0.00003300   Query: select count(*) from Member*************************** 2. row ***************************Query_ID: 2Duration: 0.00167000   Query: select * from Member limit 10, 100*************************** 3. row ***************************Query_ID: 3Duration: 0.00112400   Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100*************************** 4. row ***************************Query_ID: 4Duration: 0.00263200   Query: select * from Member limit 1000, 100*************************** 5. row ***************************Query_ID: 5Duration: 0.00134000   Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100*************************** 6. row ***************************Query_ID: 6Duration: 0.09956700   Query: select * from Member limit 100000, 100*************************** 7. row ***************************Query_ID: 7Duration: 0.02447700   Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100

从结果中可以得知，当偏移1000以上使用子查询法可以有效的提高性能。

2.倒排表优化法 倒排表法类似建立索引，用一张表来维护页数，然后通过高效的连接得到数据

缺点：只适合数据数固定的情况，数据不能删除，维护页表困难

3.反向查找优化法 当偏移超过一半记录数的时候，先用排序，这样偏移就反转了

缺点：order by优化比较麻烦，要增加索引，索引影响数据的修改效率，并且要知道总记录数 

，偏移大于数据的一半

引用limit偏移算法： 正向查找： (当前页 - 1) * 页长度 反向查找： 总记录 - 当前页 * 页长度

做下实验，看看性能如何

总记录数：1,628,775 

每页记录数： 40 总页数：1,628,775 / 40 = 40720 中间页数：40720 / 2 = 20360

第21000页 

正向查找SQL: 

SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 839960, 40

时间：1.8696 秒

反向查找sql: 

SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 788775, 40

时间：1.8336 秒

第30000页 

正向查找SQL: 

1.SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40  SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40