為了對下面列舉的一些優化進行測試，下面針對已有的一張表進行說明。
表名：order_history描述：某個業務的訂單歷史表
主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type
字段情況：該錶一共37個字段，不包含text等大型資料，最大為varchar(500)，id欄位為索引，且為遞增
資料量：5709294
mysql版本：5.7.16
select count(*) from orders_history;三次查詢時間分別為：
8903 ms一般的分頁查詢使用簡單的limit子句就可以實現。limit子句宣告如下：8323 ms
8401 ms
select * from table limit [offset,] rows | rows offset offset;第乙個引數指定第乙個返回記錄行的偏移量，注意從0開始（1）下面是乙個應用例項：第二個引數指定返回記錄行的最大數目
如果只給定乙個引數，它表示返回最大的記錄行數目
第二個引數為-1表示檢索從某乙個偏移量到記錄集的結束所有的記錄行
初始記錄行的偏移量是0（而不是1）
select * from orders_history where type=8 limit 10000,10;資料表中的記錄預設使用主鍵（一般為id）排序，上面的結果相當於：
select * from orders_history where type=8 order by id limit 10000,10;3040 ms（2）針對這種查詢方式，下面測試查詢記錄量對時間的影響：3063 ms
3018 ms
select * from orders_history where type=8 limit 10000,1;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,10;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,1000;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,10000;
查詢1條記錄：3072ms 3092ms 3002ms另外我還做了十來次查詢，從查詢時間來看，基本可以確定，在查詢記錄量低於100時，查詢時間基本沒有差距，隨著查詢記錄量越來越大，所花費的時間也會越來越多。查詢10條記錄：3081ms 3077ms 3032ms
查詢100條記錄：3118ms 3200ms 3128ms
查詢1000條記錄：3412ms 3468ms 3394ms
查詢10000條記錄：3749ms 3802ms 3696ms
（3）針對查詢偏移量的測試：
select * from orders_history where type=8 limit 100,100;
select * from orders_history where type=8 limit 1000,100;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;
select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;
select * from orders_history where type=8 limit 1000000,100;
查詢100偏移：25ms 24ms 24ms隨著查詢偏移的增大，尤其查詢偏移大於10萬以後，查詢時間急劇增加。查詢1000偏移：78ms 76ms 77ms
查詢10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms
查詢100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms
查詢1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms
這種分頁查詢方式會從資料庫第一條記錄開始掃瞄，所以越往後，查詢速度越慢，而且查詢的資料越多，也會拖慢總查詢速度。
這種方式先定位偏移位置的id，然後往後查詢，這種方式適用於id遞增的情況。
select * from orders_history where type=8 limit 100000,1;
select id from orders_history where type=8 limit 100000,1;
select * from orders_history where type=8 and
id>=(select id from orders_history where type=8 limit 100000,1)
limit 100;
select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;
第1條語句：3674ms針對上面的查詢需要注意：第2條語句：1315ms
第3條語句：1327ms
第4條語句：3710ms
比較第1條語句和第2條語句：使用select id代替select *速度增加了3倍這種方式相較於原始一般的查詢方法，將會增快數倍。比較第2條語句和第3條語句：速度相差幾十毫秒
比較第3條語句和第4條語句：得益於select id速度增加，第3條語句查詢速度增加了3倍
這種方式假設資料表的id是連續遞增的，則我們根據查詢的頁數和查詢的記錄數可以算出查詢的id的範圍，可以使用id between and來查詢：
select * from orders_history where type=8
and id between 1000000 and 1000100 limit 100;
15ms這種查詢方式能夠極大地優化查詢速度，基本能夠在幾十毫秒之內完成。限制是只能使用於明確知道id的情況，不過一般建立表的時候，都會新增基本的id欄位，這為分頁查詢帶來很多便利。12ms
9ms
還可以有另外一種寫法：
select * from orders_history where type=8
and id >= 1000001 limit 100;
select * from orders_history where type=8 and
id in (select order_id from trade_2 where goods = 'pen')
limit 100;
這種方式已經不屬於查詢優化，這兒附帶提一下。
對於使用id限定優化中的問題，需要id是連續遞增的，但是在一些場景下，比如使用歷史表的時候，或者出現過資料缺失問題時，可以考慮使用臨時儲存的表來記錄分頁的id，使用分頁的id來進行in查詢。這樣能夠極大的提高傳統的分頁查詢速度，尤其是資料量上千萬的時候。
一般情況下，在資料庫中建立表的時候，強制為每一張表新增id遞增字段，這樣方便查詢。
如果像是訂單庫等資料量非常龐大，一般會進行分庫分表。這個時候不建議使用資料庫的id作為唯一標識，而應該使用分布式的高併發唯一id生成器來生成，並在資料表中使用另外的字段來儲存這個唯一標識。
使用先使用範圍查詢定位id（或者索引），然後再使用索引進行定位資料，能夠提高好幾倍查詢速度。即先select id，然後再 select *。
資料量很大，分頁查詢很慢，怎麼優化？
當需要從資料庫查詢的表有上萬條記錄的時候，一次性查詢所有結果會變得很慢，特別是隨著資料量的增加特別明顯，這時需要使用分頁查詢。對於資料庫分頁查詢，也有很多種方法和優化的點。下面簡單說一下我知道的一些方法。為了對下面列舉的一些優化進行測試，下面針對已有的一張表進行說明。select count fro...
資料量很大，分頁查詢很慢，怎麼優化？
當需要從資料庫查詢的表有上萬條記錄的時候，一次性查詢所有結果會變得很慢，特別是隨著資料量的增加特別明顯，這時需要使用分頁查詢。對於資料庫分頁查詢，也有很多種方法和優化的點。下面簡單說一下我知道的一些方法。為了對下面列舉的一些優化進行測試，下面針對已有的一張表進行說明。select count fro...
資料量很大，分頁查詢很慢，有什麼優化方案？
當需要從資料庫查詢的表有上萬條記錄的時候，一次性查詢所有結果會變得很慢，特別是隨著資料量的增加特別明顯，這時需要使用分頁查詢。對於資料庫分頁查詢，也有很多種方法和優化的點。下面簡單說一下我知道的一些方法。為了對下面列舉的一些優化進行測試，下面針對已有的一張表進行說明。select count fro...