Mysql分页：高效处理海量数据的核心技术

01 引言

在Web应用、移动应用或数据分析场景中，数据库常常需要处理百万甚至千万级的数据记录。一次性加载所有数据不仅效率低下，还会消耗大量网络带宽和内存资源。数据库分页技术正是解决这一挑战的关键方案。

在日常开发中，对于列表页面的查询、全链路操作日志等，数据的结果集可以无限增大或者数据量本身很大的场景，我们常常会增加分页，以避免一次性全量加载带来的内存、IO的压力。

02 分页方式

为了测试需要，按照ID顺序插入了100万的数据。

下面是分页插件展示的效果：

2.1 LIMIT-OFFSET

脚本

-- 获取第3页（每页10条）
select * from user_info order by id asc LIMIT 10 OFFSET 20;

LIMIT后面跟的事查询的数据数量，而OFFSET后面跟的是数据偏移量，也就是要跳过的数据量。

结果

页数计算：

• 第一页：1~10
• 第二页：11~20
• 第三页：21~30

这种分页的方式，小编之前是不知道的，在查线上问题的时候偶然看到一段代码块，就好奇的点进去看了看：

才发现原来这样也可以分页，真的是涨知识了。

2.2 LIMIT X,Y

limit x,y 是小编常用的分页方式，x指偏移量，同offset。而y则指需要查询的数量。

脚本

-- 获取第3页（每页10条）
select * from user_info order by id asc LIMIT 20, 10;

结果

这种方式可能是习惯了，用起来感觉更加顺手。

03 分页使用注意事项

查询的结果的分页用起来比较简单，但是使用不当的话就会出现与期望偏差的数据。

3.1 语法

语法很简单，需要LIMIT关键字。

• LIMIT ${偏移量},${要显示的记录数}
• LIMIT ${要显示的记录数} OFFEST ${偏移量}

两者任选其一。

3.2 执行顺序

分页一定是最后需要执行或者处理的，无论简单的脚本还是复杂的脚本都是在语句的结尾。

脚本

-- 聚合查询
select age, count(*) from user_info GROUP BY age HAVING age > 30 ORDER BY age LIMIT 20, 10;

结果

页数计算：

• 第一页：31~40
• 第二页：41~50
• 第三页：51~60

3.3 单条数据的查询

在业务代码中，我们如何查询一条数据呢？Mapper的查询结果中，返回的结果是一个数据集，要查询一条数据我们一般都是取集合中的第一条。

例如：我们需要再数据库中找到一个18岁的女孩。

脚本

select * from user_info WHERE age=18 AND sex='女';

结果

伪代码

List<UserInfo> userList = userInfoService.selectByAgeAndSex(18, "女");
return CollectionUtils.isNotEmpty(userList) ? userList.get(0) : null;

乍一看代码似乎没有什么问题，结果是确实返回了一条。但是Mysql结果集有很多数据，需要加载到内存中甚至在微服务之间传输，这样的无疑增加了资源的消耗。

我们可以直接从数据库中只查一条数据就好了，没有必要都查出来。我们需要使用LIMIT的另一语法：

• LIMIT 要返回的数据量 【LIMIT 1 ：返回一条数据】

select * from user_info WHERE age=18 AND sex='女' LIMIT 1;

3.4 深分页问题

深分页是一个无聊的话题，但是确实面试的一个考察点。

select * from user_info LIMIT 800000,10;

这已经翻了8w页了，还要继续翻么？这就是所谓的深分页。谁会这么干!

当然了，这样的查询语句的效率是低下的，测试的数据比较简单耗时大概1084ms。如何去优化呢？

主要原因是没有使用到覆盖索引，此时为了得到完整记录就需要回表，而回表是随机磁盘IO，速度慢消耗大。

解决办法就是减少回表次数：

-- 根据ID自增特性
select * from user_info WHERE id > 800000 limit 10;

-- 自关联，减少回表次数
select * from user_info u INNER JOIN (select id from user_info LIMIT 800000,10) uu ON uu.id=u.id;

从一定程度上可以提高响应速度，测试结果分别可以的达到758ms、915ms

04 分页公式

4.1 总页数计算

分页需要我们来计算。首先我们需要知道总共有多少数据（count），每页多少数据（length），这样我们才能知道能分多少页（total）。

// 总页数total的计算公式
int total = (int) Math.floor((this.count * 1.0d) / this.length);
if (this.count % this.length != 0) {
    // 除不尽，需要页数+1
    this.total++;
}

注意：这里是Math.floor()向下取整，然后总记录数除不尽每页的数量，页数就是+1。

4.2 偏移量计算

偏移量的计算需要知道当前是多少页（current）了。

// 计算偏移量
int offset = (this.current - 1) * this.length;

4.3 分页的使用

• 通过上面的公式自定义分页
• 使用第三方的分页，如cn.hutool.db.PageResult

05 小结

我们习惯了三方库的分页，可能从来都没有自己去实现过分页或者封装都属于自己框架的分页，赶快去试试吧。