分页方式
MySQL目前常用的分页方式有两种：
- 利用limit实现分页，语法为“SELECT*FROM 表名 limit 开始记录数,每页条数”；
- 利用主键索引实现分页，语法为“SELECT*FROM 表名 WHERE 字段名 > (页数*10) LIMIT 条数”
一般使用第一种方式居多，适用于数据量不大的场景：
-- 0是开始的记录数，10是条数SELECT * FROM user LIMIT 0,10;
如果换成第二种写法：
SELECT * FROM user WHERE id > (0*10) LIMIT 10
id是主键。如果是第X页共Y条：(X从0开始计算)
SELECT * FROM user WHERE id > (X*10) LIMIT Y
当然，这种写法存在一定问题，如果第0页的id=5的数据被删除了，就会导致查询第0页的数据和第1页的数据有重合，第0页是1-4，6-11(默认一页10条数据，因为limit 10，所以会查询到id=11)，第二页就是11-20，可见id=11重合了。
当然关于id不连续的问题，你可以“逻辑删除”，增加一个 isdel 的属性，当isdel=1时表明该数据“已经删除”。
但是对于大量数据来说，这种问题是可以忽视的。
主要的是，这种大量数据的表，是机会不会去对其进行删除甚至修改操作的。
那么为什么大量数据使用第二种更合理呢？我们使用MySQL的关键字explain来看一下大概。
EXPLAIN SELECT * FROM test LIMIT 0,10
其他参数不做说明，就看type:扫描类型
效率从最好到最坏依次是：system > const > eqref > ref > fulltext > refornull > indexmerge > uniquesubquery > indexsubquery > range > index > ALL
可见limit的分页效果最差。
当然，实际当中你可以增加一些查询参数，让查询不再走全表扫描。
做对比的话就不增加查询条件了。
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE id > (0*10) LIMIT 10
这个走的是range 范围查询 明显好多了。
但这实际上还是通过主键的查询，取巧了而已。并且主键有主键索引，查询更快。
一般情况下，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。
第一种方式和第二种方式当数据量不多的时候，是第一种方式占优势，毕竟没有数据重合的问题，并且查询的速度也没有明显差别。但是当数据量上去了，差别就很明显了，
SELECT * FROM test LIMIT 0,10
和
SELECT * FROM test LIMIT 100,10
查询速度是不一样的 ，查询了第100页时，实际上前99页都已经被扫描过。
所以第二种的方式更适用于大量数据的场景。
那么关于第一种，再多说一些。你可以通过增加一些查询参数去限制type，但是参数加的不好甚至还不如不加！牵涉到回表问题。
关于回表：
先了解一些B+树：
在这个树状结构里，我们需要关注的是，最下面一层节点，也就是 叶子结点 。而这个叶子结点里放的信息会根据当前的索引是 主键还是非主键 有所不同。
- 如果是 主键索引 ，它的叶子节点会存放完整的行数据信息。
- 如果是 非主键索引 ，那它的叶子节点则会存放主键，如果想获得行数据信息，则需要再跑到主键索引去拿一次数据，这叫 回表 。(实际上查询了两次表)
比如执行：
select * from page where user_name = "小白10";
会通过非主键索引去查询 user_name 为" 小白10 "的数据，然后在叶子结点里找到" 小白10 "的数据对应的 主键为10 。
此时回表到 主键索引 中做查询，最后定位到 主键为10的行数据 。
但不管是主键还是非主键索引，他们的叶子结点数据都是 有序的 。比如在主键索引中，这些数据是根据主键id的大小，从小到大，进行排序的。
所以说，如果你加的查询参数是无索引，是无序的，那么就是“不如不加”。
那么第一种如何的去优化呢？
上面select后面带的是 星号 *，也就是要求获得行
select * from page where id >=(6000000) order by id limit 10;
数据的 所有字段信息。
我们结合第二种可以得到一种优化，比如执行的是：
select * from page order by id limit 6000000, 10;
由于这次的offset=6000000，会在innodb里的主键索引中获取到第0到(6000000 + 10)条 完整行数据， 从引擎层获取到 很多无用的数据 ，而获取的这些无用数据都是要耗时的。
当select后面是*号时，就需要拷贝完整的行信息， 拷贝完整数据 跟 只拷贝行数据里的其中一两个列字段 耗时是不同的，这就让原本就耗时的操作变得更加离谱。
因为前面的offset条数据最后都是不要的，就算将完整字段都拷贝来了又有什么用呢，所以我们可以将sql语句修改成下面这样：
select * from page where id >=(select id from page order by id limit 6000000, 1) order by id limit 10;
上面这条sql语句，里面先执行子查询 select id from page order by id limit 6000000, 1 , 这个操作，其实也是将在innodb中的主键索引中获取到 6000000+1 条数据，然后server层会抛弃前6000000条，只保留最后一条数据的id。
但不同的地方在于，在返回server层的过程中，只会拷贝数据行内的id这一列，而不会拷贝数据行的所有列，当数据量较大时，这部分的耗时还是比较明显的。
在拿到了上面的id之后，假设这个id正好等于6000000，那sql就变成了
select * from page where id >=(6000000) order by id limit 10;
这样innodb再走一次 主键索引 ，通过B+树快速定位到id=6000000的行数据，时间复杂度是lg(n)，然后向后取10条数据。
这样性能确实是提升了，亲测能快一倍左右，属于那种耗时从3s变成1.5s的操作。
这······
属实有些杯水车薪，有点搓，属于没办法中的办法。
基于非主键索引的limit执行过程
上面提到的是主键索引的执行过程，我们再来看下基于 非主键索引 的limit执行过程。
比如下面的sql语句
select * from page order by user_name limit 0, 10;
server层会调用innodb的接口，在innodb里的非主键索引中获取到第0条数据对应的主键id后， 回表 到主键索引中找到对应的完整行数据，然后返回给server层，server层将其放到结果集中，返回给客户端。
而当offset>0时，且offset的值较小时，逻辑也类似，区别在于，offset>0时会丢弃前面的offset条数据。
也就是说非主键索引的limit过程，比主键索引的limit过程，多了个回表的消耗。
但当offset变得非常大时，比如600万，此时执行explain。
非主键索引offset值超大时走全表扫描
可以看到type那一栏显示的是ALL，也就是 全表扫描 。
这是因为server层的 优化器 ，会在执行器执行sql语句前，判断下哪种执行计划的代价更小。
很明显，优化器在看到非主键索引的600w次回表之后，摇了摇头，还不如全表一条条记录去判断算了，于是选择了全表扫描。
因此，当limit offset过大时，非主键索引查询非常容易变成全表扫描。是真·性能杀手。
这种情况也能通过一些方式去优化。比如
select * from page t1, (select id from page order by user_name limit 6000000, 100) t2 WHERE t1.id = t2.id;select id from page order by user_name limit 6000000, 100
先走innodb层的user_name非主键索引取出id，因为只拿主键id， 不需要回表 ，所以这块性能会稍微快点，在返回server层之后，同样抛弃前600w条数据，保留最后的100个id。然后再用这100个id去跟t1表做id匹配，此时走的是主键索引，将匹配到的100条行数据返回。这样就绕开了之前的600w条数据的回表。
当然，跟上面的case一样，还是没有解决要白拿600w条数据然后抛弃的问题，这也是非常挫的优化。
像这种，当offset变得超大时，比如到了百万千万的量级，问题就突然变得严肃了。
这里就产生了个专门的术语，叫 深度分页 。
总结
limit offset, size 比 limit size 要慢，且offset的值越大，sql的执行速度越慢。
当offset过大，会引发 深度分页 问题，目前不管是mysql还是es都没有很好的方法去解决这个问题。只能通过限制查询数量或分批获取的方式进行规避。
遇到深度分页的问题，多思考其原始需求，大部分时候是不应该出现深度分页的场景的，必要时多去影响产品经理。
如果数据量很少，比如1k的量级，且长期不太可能有巨大的增长，还是用 limit offset, size 的方案吧，整挺好，能用就行。
