Mysql大数据量分页查询优化

今天遇到了一个列表分页查询很慢的接口

1. 分析列表查询语句

列表查询语句关联了大约5张表，最后sql打印了limit 0,20
将sql放到数据库执行，500ms，语句分析索引全部命中

所以慢这里并不是列表查询慢

2. 分析count(*)语句

打印sql日志，可以看到count(*)的执行耗时达到了18s

count()执行原理，这里可以参考 count(*)
存在非聚集索引的count()会比只有聚集索引的结果快。这里是因为聚集索引的叶子节点包含了完整数据，访问的页较多，即磁盘I/O较多

当然我这里不是这个原因，这里count() 关联了多张表，多张表关联查询会导致count()变慢(具体原因待深究，实验可得这个结论)

3. 优化count(*)

因为结果都是一一对一应，这里我们单独写count(*)语句(mybatis使用分页插件，可以增加一个 id_COUNT的描述，总页数会走这个sql)

最后优化的sql为：

select count(*) from a
<if test= "queryB != null">
inner join b on a.id = b.aId
</if>

这样可以大大优化count(*)的执行时间

4. 分页越往后越慢

可以参考下面sql的写法

select * from orders_history where type=8 and 
id>=(select id from orders_history where type=8 limit 100000,1) 
limit 100;