1、背景：
mysql使用select * limit offset, rows分页在深度分页的情况下。性能急剧下降。
- 例如：select * 的情况下直接⽤limit 600000，10 扫描的是约60万条数据，并且是需要回表 60W次，也就是说⼤部分性能都耗在随机访问上，到头来只⽤到10条数据(总共取600010条数据只留10条记录)
2、limit 语法解读
limit用于数据的分页查询，当然也会用于数据的截取，下面是limit的用法：
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
变形
第一种：SELECT * FROM table LIMIT offset, rows # 常用形式
-- 从0开始，截取5条记录，即检索行为1到5 select * from table limit 0,5 -- 注意: 关键字limit后面的两个参与用逗号分割第二种：SELECT * FROM table LIMIT rows OFFSET offset
-- 从0开始，截取5条记录，即检索行为1到5 select * from tb_account limit 5 offset 0 -- 注意: 使用limit和offset两个关键字，并且各带一个参数，中间没有逗号分割第三种：SELECT * FROM table LIMIT rows
-- 截取记录的前五行数据，可以理解为offset的默认值为0 select * from tb_account limit 5
3、优化方式
1. 模仿百度、谷歌方案（前端业务控制）
类似于分段。我们给每次只能翻100页、超过一百页的需要重新加载后面的100页。这样就解决了每次加载数量数据大 速度慢的问题了
2. 记录每次取出的最大id， 然后where id > 最大id
select * from table_name Where id > 最大id limit 10000, 10;
这种方法适用于：除了主键ID等离散型字段外，也适用连续型字段datetime等
最大id由前端分页pageNum和pageIndex计算出来。
3. IN获取id
select * from table_name where id in (select id from table_name where ( user = xxx )) limit 10000, 10;
4. join方式 + 覆盖索引（推荐）
select * from table_name inner join ( select id from table_name where (user = xxx) limit 10000,10) b using (id)
如果对于有where 条件，又想走索引用limit的，必须设计一个索引，将where 放第一位，limit用到的主键放第2位，而且只能select 主键！
select id from test where pid = 1 limit 100000,10;`
创建索引：`alter table test add index idx_pid_id(pid, id)
4、案例
1. jdbcpagingReader使用方式
# MySqlPagingQueryProvider#
public static String generateLimitSqlQuery(AbstractSqlPagingQueryProvider provider, boolean remainingPageQuery,
String limitClause) {
StringBuilder sql = new StringBuilder();
sql.append("SELECT ").append(provider.getSelectClause());
sql.append(" FROM ").append(provider.getFromClause());
buildWhereClause(provider, remainingPageQuery, sql);
buildGroupByClause(provider, sql);
sql.append(" ORDER BY ").append(buildSortClause(provider));
sql.append(" " + limitClause);
return sql.toString();
}
- 解读：jdbcPageingreader中使用了limit 10 这种写法。默认是查出10条记录。等价于 limit 0，10
2. db索引分区器使用方式
入参1： 表名 如test_table
入参2： 排序索引字段 可以是主键，也可以是其他索引。需要保证是唯一索引即可。如：id
入参3： 主键可手动传入，也可以根据表名计算出来：现在只支持单列主键的。 如：id
入参4: 具体表 要分多少块。如：4
-- 使用过程 1. 先统计多少数据
select count(1) as countAllNumber from test_table; -- countAllNumber=200
-- 2. 在 根据需要分多少块，算出每块需要包含的数据量，即limit
-- countAllNumber /4 =200/4 =50; 也就是每块的数据量需要包含50个数据。需要算这50个数据的开始节点和结束节点
-- 3. 循环遍历按照主键自增的拍寻方式算出第一块。
-- 3.1 第一块开始节点为0
select id from test_table where id >=0 order by id limit 50,1; -- 算出第51个元素 如就51;那第一块的范围为【0，51);左闭右开
-- 3.2 第二块 开始节点为51
select id from test_table where id >=51 limit 50,1; -- 算出第101个元素 如101；那第二块的范围为【51，101);左闭右开
-- 3.3 第三块类似，算出第三块的边界点为151.
select id from test_table where id>=151 ; -- 算出第四块的范围为 【151，+∞);左闭右开
使用： 拿到每块的分块边界值。进行主键查找接口。
如第一块，已经有边界值为【0，51);
那么拼接的查询sql为 。需要的入参为表名，索引名，分区开始，分区结束
select id from test_table where id >=0 and id <51 order by id