数据量很大，分页查询很慢，怎么优化？

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当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。

下面简单说一下我知道的一些方法。

准备工作

为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。

• 表名：order_history
• 描述：某个业务的订单历史表
• 主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type
• 字段情况：该表一共37个字段，不包含text等大型数据，最大为varchar(500)，id字段为索引，且为递增。
• 数据量：5709294
• MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。以下的 sql 所有语句执行的环境没有发生改变，下面是基本测试结果：

select count(*) from orders_history; 

返回结果：5709294

三次查询时间分别为：

• 8903 ms
• 8323 ms
• 8401 ms

一般分页查询

一般的分页查询使用简单的 limit 子句就可以实现。limit 子句声明如下：

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset

LIMIT 子句可以被用于指定 SELECT 语句返回的记录数。需注意以下几点：

• 第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，注意从

0开始

• 第二个参数指定返回记录行的最大数目
• 如果只给定一个参数：它表示返回最大的记录行数目
• 第二个参数为 -1 表示检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行
• 初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)

下面是一个应用实例：

select * from orders_history where type=8 limit 1000,10; 

该条语句将会从表 orders_history 中查询

offset:1000开始之后的10条数据，也就是第1001条到第1010条数据到第

1001条数据(1001<=id<=1010）。

数据表中的记录默认使用主键（一般为id）排序，上面的结果相当于：

select * from orders_history where type=8 order <