日常需求开发过程中，相信大家对于limit一定不会陌生，但是使用limit时，当偏移量（offset）非常大时，会发现查询效率越来越慢。一开始limit 2000时，可能200ms,就能查询出需要的到数据，但是当limit 4000 offset 100000时，会发现它的查询效率已经需要1S左右，那要是更大的时候呢，只会越来越慢。
概括本文将会讨论当mysql表大数据量的情况，如何优化深分页问题，并附上最近的优化慢sql问题的案例伪代码。
1、limit深分页问题描述先看看表结构（随便举了个例子，表结构不全，无用字段就不进行展示了）
CREATETABLE`p2p_detail_record`(`id`varchar(32)COLLATEutf8mb4_binNOTNULLDEFAULT''COMMENT'主键',`batch_num`intNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'上报数量',`uptime`bigintNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'上报时间',`uuid`varchar(64)COLLATEutf8mb4_binNOTNULLDEFAULT''COMMENT'会议id',`start_time_stamp`bigintNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'开始时间',`answer_time_stamp`bigintNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'应答时间',`end_time_stamp`bigintNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'结束时间',`duration`intNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'持续时间',PRIMARYKEY(`id`),KEY`idx_uuid`(`uuid`),KEY`idx_start_time_stamp`(`start_time_stamp`)//索引,)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COLLATE=utf8mb4_binCOMMENT='p2p通话记录详情表';
假设我们要查询的深分页SQL长这样
select*fromp2p_detail_recordppdrwhereppdr.start_time_stamp>1656666798000limit0,2000
查询效率是94ms，是不是很快？那如果我们limit 100000，2000呢，查询效率是1.5S，已经非常慢，那如果更多呢？
2、sql慢原因分析让我们来看看这条sql的执行计划
也走到了索引，那为什么还是慢呢？我们先来回顾一下mysql 的相关知识点。
聚簇索引和非聚簇索引聚簇索引： 叶子节点储存的是整行的数据。
非聚簇索引： 叶子节点储存的是整行的数据对应的主键值。
使用非聚簇索引查询的流程
通过非聚簇索引树，找到对应的叶子节点，获取到主键的值。
再通过取到主键的值，回到聚簇索引树，找到对应的整行数据。（整个过程称为回表）
回到这条sql为什么慢的问题上，原因如下
1、limit语句会先扫描offset+n行，然后再丢弃掉前offset行，返回后n行数据。也就是说limit 100000,10，就会扫描100010行，而limit 0,10，只扫描10行。这里需要回表100010次，大量的时间都在回表这个上面。
方案核心思路： 能不能事先知道要从哪个主键ID开始，减少回表的次数
常见解决方案通过子查询优化select*fromp2p_detail_recordppdrwhereid>=(selectidfromp2p_detail_recordppdr2whereppdr2.start_time_stamp>1656666798000limit100000,1)limit2000
相同的查询结果，也是10W条开始的第2000条，查询效率为200ms，是不是快了不少。
标签记录法标签记录法： 其实标记一下上次查询到哪一条了，下次再来查的时候，从该条开始往下扫描。类似书签的作用
select*fromp2p_detail_recordppdrwhereppdr.id>'bb9d67ee6eac4cab9909bad7c98f54d4'orderbyidlimit2000备注：bb9d67ee6eac4cab9909bad7c98f54d4是上次查询结果的最后一条ID
使用标签记录法，性能都会不错的，因为命中了id索引。但是这种方式有几个缺点。
1、只能连续页查询，不能跨页查询。
2、需要一种类似连续自增的字段（可以使用orber by id的方式）。
方案对比使用通过子查询优化的方式
优点： 可跨页查询，想查哪一页的数据就查哪一页的数据。
缺点： 效率不如标签记录法。原因： 比如需要查10W条数据后，第1000条，也需要先查询出非聚簇索引对应的10W1000条数据，在取第10W开始的ID，进行查询。
使用 标签记录法 的方式
优点： 查询效率很稳定，非常快。
缺点：
不跨页查询，
需要一种类似连续自增的字段
关于第二点的说明： 该点一般都好解决，可使用任意不重复的字段进行排序即可。若使用可能重复的字段进行排序的字段，由于mysql对于相同值的字段排序是无序，导致如果正好在分页时，上下页中可能存在相同的数据。
实战案例需求： 需要查询查询某一时间段的数据量，假设有几十万的数据量需要查询出来，进行某些操作。
需求分析 1、分批查询（分页查询），设计深分页问题，导致效率较慢。
CREATETABLE`p2p_detail_record`(`id`varchar(32)COLLATEutf8mb4_binNOTNULLDEFAULT''COMMENT'主键',`batch_num`intNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'上报数量',`uptime`bigintNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'上报时间',`uuid`varchar(64)COLLATEutf8mb4_binNOTNULLDEFAULT''COMMENT'会议id',`start_time_stamp`bigintNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'开始时间',`answer_time_stamp`bigintNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'应答时间',`end_time_stamp`bigintNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'结束时间',`duration`intNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'持续时间',PRIMARYKEY(`id`),KEY`idx_uuid`(`uuid`),KEY`idx_start_time_stamp`(`start_time_stamp`)//索引,)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COLLATE=utf8mb4_binCOMMENT='p2p通话记录详情表';
伪代码实现：
//最小IDStringlastId=null;//一页的条数IntegerpageSize=2000;List<P2pRecordVo>list;do{list=listP2pRecordByPage(lastId,pageSize);//标签记录法，记录上次查询过的IdlastId=list.get(list.size()-1).getId();//获取上一次查询数据最后的ID，用于记录//对数据的操作逻辑XXXXX();}while(isNotEmpty(list));<selectid="listP2pRecordByPage">select*fromp2p_detail_recordppdrwhere1=1<iftest="lastId!=null">andppdr.id>#{lastId}</if>orderbyidasclimit#{pageSize}</select>这里有个小优化点: 可能有的人会先对所有数据排序一遍，拿到最小ID，但是这样对所有数据排序，然后去min（id),耗时也蛮长的，其实第一次查询，可不带lastId进行查询，查询结果也是一样。速度更快。
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