1、大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。
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2、在《efficient pagination using mysql》中提出的clue方式。
3、分页查询一般 DBA 想到的办法是在某个（如ID，create_time)字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。
4、PS： 经过实际测试，到了100万的数据，160万数据，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分页最好别让别人看到10万条以后的数据，要不然会很慢！就算用索引。
这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
方法使用 主键索引 进行关联查询 方法每次记录当前页的 最后一条id ，作为下一页的查询条件 正常情况下没有人会翻到几千页，我们可以通过限制可以翻页的数量解决这个问题，如：百度、谷歌。
然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。
offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。
SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低，即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。没有创建计算列导致查询不优化。
数据库优化的指导思路是首先写出的SQL是优化器喜欢的，然后在排除烂的SQL的情况下就是，找瓶颈，数据库吞吐量上不去或者查询慢都是因为某一瓶颈的存在，从非常大的粒度来看，瓶颈可以分为五类：io内存CPU网络锁。
如果在分页查询中添加了where条件例如 type = a’这样的条件，sql变成 ：这种情况因为type没有使用索引也会导致查询速度变慢。但是只添加type为索引查询速度还是很慢，是因为查询的数据量太多了。
1、所以本案例，反而是优化成这种方式来执行分页，更合适，他只有一个扫描【聚簇索引】筛选符合你分页所有数据的成本：然后再做一页20条数据的20次回表查询即可。
2、主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。
3、W数据基本不用优化的。走索引就可以了。上百万了再说吧。
4、通过简单的变换，其实思路很简单：1）通过优化索引，找出id，并拼成 123，90000，12000 这样的字符串。2）第2次查询找出结果。
5、第一种方法时替换有问题的硬件。对MySQL进程的设置进行调优。对查询进行优化。替换有问题的硬件通常是我们的第一考虑，主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。
这个地方是说，从proct中选出所有的pname来，一共有三条记录。
#返回前5行 Mssql 2000分页采用top关键字(20005以上版本也支持关键字Select top 10 * from t_order where id not in (select id from t_order where id5 )。
入参pageNo 为页号码，如果为1那么就是第一页。pageSize 可以是入参也可定死，这里定死10条。Limit 是数据偏移标记，根据入参pageNo 计算出来的，Limit=(pageNo-1)*pageSize。
比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。
