測(cè)試環(huán)境：

先讓我們熟悉下基本的sql語(yǔ)句，來(lái)查看下我們將要測(cè)試表的基本信息

查詢(xún)結(jié)果：

從上圖中我們可以看到表的基本信息：

表行數(shù)：866633
平均每行的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度：5133字節(jié)
單表大小：4448700632字節(jié)

關(guān)于行和表大小的單位都是字節(jié)，我們經(jīng)過(guò)計(jì)算可以知道
平均行長(zhǎng)度：大約5k
單表總大小：4.1g
表中字段各種類(lèi)型都有varchar、datetime、text等，id字段為主鍵

測(cè)試實(shí)驗(yàn)

1. 直接用limit start, count分頁(yè)語(yǔ)句， 也是我程序中用的方法：

select * from product limit start, count
當(dāng)起始頁(yè)較小時(shí)，查詢(xún)沒(méi)有性能問(wèn)題，我們分別看下從10， 100， 1000， 10000開(kāi)始分頁(yè)的執(zhí)行時(shí)間（每頁(yè)取20條）， 如下：

我們已經(jīng)看出隨著起始記錄的增加，時(shí)間也隨著增大， 這說(shuō)明分頁(yè)語(yǔ)句limit跟起始頁(yè)碼是有很大關(guān)系的，那么我們把起始記錄改為40w看下（也就是記錄的一般左右） select * from product limit 400000, 20 3.229秒

再看我們?nèi)∽詈笠豁?yè)記錄的時(shí)間
select * from product limit 866613, 20 37.44秒

難怪搜索引擎抓取我們頁(yè)面的時(shí)候經(jīng)常會(huì)報(bào)超時(shí)，像這種分頁(yè)最大的頁(yè)碼頁(yè)顯然這種時(shí)
間是無(wú)法忍受的。

從中我們也能總結(jié)出兩件事情：
1）limit語(yǔ)句的查詢(xún)時(shí)間與起始記錄的位置成正比
2）mysql的limit語(yǔ)句是很方便，但是對(duì)記錄很多的表并不適合直接使用。

2. 對(duì)limit分頁(yè)問(wèn)題的性能優(yōu)化方法

利用表的覆蓋索引來(lái)加速分頁(yè)查詢(xún)
我們都知道，利用了索引查詢(xún)的語(yǔ)句中如果只包含了那個(gè)索引列（覆蓋索引），那么這種情況會(huì)查詢(xún)很快。

因?yàn)槔盟饕檎矣袃?yōu)化算法，且數(shù)據(jù)就在查詢(xún)索引上面，不用再去找相關(guān)的數(shù)據(jù)地址了，這樣節(jié)省了很多時(shí)間。另外Mysql中也有相關(guān)的索引緩存，在并發(fā)高的時(shí)候利用緩存就效果更好了。

在我們的例子中，我們知道id字段是主鍵，自然就包含了默認(rèn)的主鍵索引。現(xiàn)在讓我們看看利用覆蓋索引的查詢(xún)效果如何：

這次我們之間查詢(xún)最后一頁(yè)的數(shù)據(jù)（利用覆蓋索引，只包含id列），如下：
select id from product limit 866613, 20 0.2秒
相對(duì)于查詢(xún)了所有列的37.44秒，提升了大概100多倍的速度

那么如果我們也要查詢(xún)所有列，有兩種方法，一種是id>=的形式，另一種就是利用join，看下實(shí)際情況：