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MySQL执行LIMIT 1000000,10时采用流式处理机制，不会一次性加载前100万行数据到内存。其核心过程是逐页扫描、逐行解析并丢弃不符合条件的行，仅保留目标结果。虽然内存占用固定可控（由缓冲区参数决定），但性能瓶颈在于无效扫描带来的I/O和CPU成本，包括磁盘读取、行解析、排序开销等。深度分页慢的本质是扫描行数随offset线性增长，而非内存占用问题。优化方案包括游标分页、延迟关联和覆盖索引等技术，可显著降低扫描成本。

摘要： 深度分页性能差的根本原因在于数据库的LIMIT offset机制需要扫描并丢弃大量数据，而非MyBatis本身。优化方案包括： 游标分页（最优解）：利用上一页末尾记录定位，避免offset扫描，适合无限滚动场景； 延迟关联：通过子查询先获取主键再关联，减少回表开销； 覆盖索引：确保查询字段全部命中索引； 业务限制：约束最大分页深度，引导用户筛选； 专用引擎：海量数据采用Elasticsearch等方案。 建议结合业务场景选择方案，优先改造为游标分页，并监控慢查询。MyBatis开发中应避免滥用分页插

摘要： HTTP请求性能优化需从网络连接、服务器处理和浏览器渲染三大阶段进行系统性分析。网络阶段关注DNS解析、TCP连接、TLS协商和数据传输，通过预解析、持久连接、HTTP/2/3和CDN降低延迟；服务器阶段需优化数据库查询、算法和异步处理；浏览器阶段则要管理渲染阻塞、关键资源和布局重绘。缓存机制贯穿始终，是提升性能的关键。通过逐环节测量和针对性优化，可实现高效性能提升。