mysql分页：mysql分页的几种方式

查询效率提升10倍!3种优化方案,帮你解决MySQL深分页问题

提升MySQL深分页查询效率的三种优化方案如下：使用子查询嵌套：方案描述：先通过子查询找出符合条件的主键，然后用这些主键进行精确查询，从而避免了回表查询。效果：可以将查询执行时间显著缩短，提升查询性能3倍或更多。内连接关联查询：方案描述：将子查询的结果与原表进行内连接关联，同样可以避免回表查询，提升查询性能。

提升MySQL深分页查询效率10倍的三种优化方案如下：引入子查询：方案描述：先通过子查询筛选出符合条件的主键ID，再基于这些ID进行后续查询。优化效果：利用覆盖索引，避免回表操作，性能提升可达3倍。应用场景：适用于需要深分页查询且对性能有较高要求的场景。

方案二：使用`INNER JOIN`关联查询，将子查询结果视为临时表进行关联，达到相同性能效果。此方案操作直观，但在实际应用中可能遇到额外的复杂性。推荐方案三：实现分页游标，避免深分页带来的性能问题。通过将查询条件与结果相互关联，每次查询都如同处理第一页数据，从而大幅提升查询效率至0秒。

谈谈MySQL的limit用法、逻辑分页和物理分页

基本语法：LIMIT X， Y，表示跳过前X条数据，读取接下来的Y条数据。用途：常用于实现分页查询，通过调整X和Y的值来获取不同页面的数据。优化建议：在大数据量场景下，单纯使用LIMIT可能导致效率下降。为提高效率，可以结合索引和WHERE条件进行优化，避免全表扫描。

使用explain分析，可见limit执行效率可能不高，因为它会导致全表扫描。尽量避免全表扫描，使用索引能提高效率，BTREE索引通常优于HASH索引，因为HASH索引仅支持特定类型的查询。在物理分页中，limit通常有两个参数：X与Y。X表示跳过X个数据，Y表示读取Y个数据。

逻辑分页是在查询结果集中进行分页，即先查询出所有符合条件的记录，然后在内存中进行分页操作，最后返回指定页的数据。而物理分页是从数据库查询指定条数的数据，比如MySQL数据库提供了limit关键字，程序员只需要编写带有limit关键字的SQL语句，数据库返回的就是分页结果 。

定期对索引进行重建或优化，可以保持索引的高效性。使用缓存 对于频繁访问的数据，可以使用缓存技术（如 Redis、Memcached 等）来减少数据库的查询压力。总结 在处理 MySQL 中千万级数据的分页查询时，需要综合考虑多种优化策略。

物理分页是在数据库层面实现的，通过SQL语句中的LIMIT（MySQL）、ROWNUM（Oracle）等子句来控制返回的记录数。逻辑分页则是在应用层面实现的，即一次性查询出所有记录，然后在内存中通过代码逻辑进行分页处理。MyBatisPlus默认采用物理分页。

相比之下，物理分页依赖数据库支持（如MySQL的LIMIT或Oracle的ROWNUM），查询量小，性能更优。在项目中，即使预计数据量不会过大，也应优先选择物理分页，如MySQL的RowBounds方式。Mybatis内置的RowBounds分页功能是逻辑分页实现，虽然简单，但项目中不推荐直接使用。

MySQL深分页问题原理与三种解决方案

方案一：从业务形态角度优化，借鉴搜索引擎的做法，限制查询页数。这是因为页数越大，内容的相关性越低，对业务价值不高。MySQL可借鉴此方法限制分页查询范围。方案二：通过优化SQL语句提高查询效率。包括查看执行计划、分析访问类型和Extra信息，重点关注执行顺序、explain type和Extra字段。

MySQL深分页问题的原理是：在查询大量数据时，使用分页查询导致性能下降。以下是三种解决方案：方案一：从业务形态角度优化 限制查询页数：借鉴搜索引擎的做法，对分页查询的范围进行限制。因为页数越大，内容的相关性通常越低，对业务的实际价值也不高。

MySQL深度分页问题分析及解决方案如下：问题分析 MySQL深度分页问题主要表现在随着分页页码的增加，查询速度显著下降。这是由于MySQL在处理带有大偏移量的分页查询时，执行计划可能会从利用索引的范围扫描转变为全表扫描，涉及回表和文件排序，从而导致性能急剧下降。

优化方案一：通过子查询优化，将条件转移到主键索引树，减少回表次数。将查询条件调整为主键ID，子查询用于抽取主键ID和限制条件，此方案适用于id稳定自增且后续limit记录不违反条件的情况。优化方案二：使用INNER JOIN延迟关联，同样将条件转移至主键索引树，减少回表，通过inner join代替子查询。

MYSQL分页limit速度太慢的优化方法

1、反向查找优化法 原理：当偏移量超过总记录数的一半时，可以先对数据进行降序排序，然后再进行分页查询。这样可以减小偏移量，提高查询性能。实现：例如，要获取第N页的数据（每页M条），如果N*M大于总记录数的一半，则可以先对数据进行降序排序，然后再通过LIMIT子句获取数据。

2、使用ORDER BY和LIMIT：提前跳过不符合条件的行，减少索引的随机扫描，提高效率。 使用子查询：减少索引范围扫描，提高执行速度。 主键直接定位：确保主键有序，减少不必要的索引扫描。 自定义二级索引表：预处理数据，减少查询时间。

3、使用子查询首先查询符合条件的主键，再用主键ID进行后续查询。为解决子查询中不支持limit的问题，我们采用嵌套子查询，执行时间缩短至0.05秒，提升3倍性能。使用explain查看执行计划，发现子查询中用到覆盖索引，避免了回表查询，显著提高了效率。inner join关联查询方法与子查询类似，但查询性能保持不变。

4、这种方法直接利用主键索引进行范围查询，性能通常比前两种方法更好。复合索引优化 创建复合索引 当查询中涉及多个条件时，可以创建复合索引来提高查询性能。例如，对于 SELECT * FROM table WHERE vtype = 1 ORDER BY id LIMIT 90000， 10；，可以创建索引 （vtype， id）。

5、使用between...and...很多时候，可以将limit查询转换为已知位置的查询，这样MySQL通过范围扫描between...and，就能获得到对应的结果。如果知道边界值为100000，100010后，就可以这样优化：selectid，name，balanceFROMaccountwhereidbetween100000and100010orderbyiddesc；手把手实战案例我们一起来看一个实战案例哈。

mysql做报表数据多需要分页吗

在使用MySQL做报表时，如果数据量较多，通常需要进行分页。分页的原因：当报表涉及的数据量非常大时，一次性加载所有数据可能会导致查询效率低下，甚至造成数据库服务器负载过高。分页可以将数据分成多个小部分，每次只加载一部分数据，从而提高查询效率和用户体验。

MySQL导出百万级数据的查询可以通过分页查询、建立索引、使用游标和批处理脚本等方法实现。 分页查询 分页查询是将大数据集分成小块进行查询的有效方法。通过使用LIMIT和OFFSET子句，可以每次只查询一部分数据，从而避免一次性加载过多数据导致的内存溢出等问题。

当处理上亿数据时，需要优化的查询语句有很多，这里列举几个最为重要的：分页查询 在处理上亿的数据时，分页查询是最常见的操作之一。但是，对于大数据来说，如果不经过优化，分页查询也很容易出现性能问题。我们可以使用limit+offset实现分页，但如果有大量的offset，查询语句会变得非常慢。

利用索引进行分页查询 通过复合索引，MySQL 可以更高效地定位到需要的数据范围，从而减少扫描的行数。分表与分区 垂直分表 将表中的字段按照业务逻辑拆分成多个表，减少单表的数据量。适用于字段较多且访问模式不同的场景。水平分表 将表中的数据按照某种规则（如主键范围、哈希等）拆分成多个表。

LIMIT和OFFSET：在MySQL中，可以使用LIMIT和OFFSET子句来实现分页。例如，要获取第n页的数据，可以使用LIMIT pageSize OFFSET *pageSize。其中，pageSize是每页的数据量。

在讨论MySQL的limit用法、逻辑分页与物理分页时，我们首先需理解分页的概念。分页分为逻辑分页与物理分页。逻辑分页涉及修改数据库状态，物理分页则直接删除数据库记录。逻辑分页在处理大量数据时可能消耗大量内存资源。