問題：
mysql 的 limit 給分頁帶來了極大的方便，但資料偏移量一大，limit 的效能就急劇下降。
以下是兩條查詢語句，都是取10條資料，但效能就相去甚遠。
select * from table_name limit 10000,10
select * from table_name limit 0,10
所以不能簡單的使用 limit 語句實現資料分頁。
為什麼 offset 偏大之後 limit 查詢會變慢？這需要了解 limit 操作是如何運作的，以下面這句查詢為例：
select * from table_name limit 10000,10這句 sql 的執行邏輯是：
(1)從資料表中讀取第n條資料新增到資料集中；
(2)重複第一步直到 n = 10000 + 10；
(3)根據 offset 拋棄前面 10000 條數；
(4)返回剩餘的 10 條資料；
顯然，導致這句 sql 速度慢的問題出現在第二步！這前面的 10000 條資料完全對本次查詢沒有意義，但是卻佔據了絕大部分的查詢時間！如何解決？首先我們得了解為什麼資料庫為什麼會這樣查詢。
首先，資料庫的資料儲存並不是像我們想象中那樣，按表按順序儲存資料，一方面是因為計算機儲存本身就是隨機讀寫，另一方面是因為資料的操作有很大的隨機性，
即使一開始資料的儲存是有序的，經過一系列的增刪查改之後也會變得凌亂不堪。所以資料庫的資料儲存是隨機的，使用 b+tree， hash 等方式組織索引。
所以當你讓資料庫讀取第 10001 條資料的時候，資料庫就只能一條一條的去查去數。
根據資料庫這種查詢的特性，就有了一種想當然的方法，利用自增索引(假設為id)：
select * from table_name where (id >= 10000) limit 10由於普通搜尋是全表搜尋，適當的新增 where 條件就能把搜尋從全表搜尋轉化為範圍搜尋，大大縮小搜尋的範圍，從而提高搜尋效率。
這個優化思路就是告訴資料庫：「你別數了，我告訴你，第10001條資料是這樣的，你直接去拿吧。」
但是！！！你可能已經注意到了，這個查詢太簡單了，沒有任何的附加查詢條件，如果我需要一些額外的查詢條件，比如我只要某個使用者的資料 ，這種方法就行不通了。
可以見到這種思路是有侷限性的，首先必須要有自增索引列，而且資料在邏輯上必須是連續的，其次，你還必須知道特徵值。
如此苛刻的要求，在實際應用中是不可能滿足的。
說起資料庫查詢優化，第一時間想到的就是索引，所以便有了第二次優化：先查詢出需要資料的索引列(假設為 id)，再通過索引列查詢出需要的資料。
select * from table_name where id in (select id from table_name where ( user = *** )) limit 10000, 10;
select * from table_name where( user = *** ) limit 10000,10
相比較結果是(500w條資料)：第一條花費平均耗時約為第二條的 1/3 左右。
同樣是較大的 offset，第一條的查詢更為複雜，為什麼效能反而得到了提公升？
這涉及到 mysql 主索引的資料結構 b+tree ，這裡不展開，基本原理就是：
1.子查詢只用到了索引列，沒有取實際的資料，所以不涉及到磁碟io，所以即使是比較大的 offset 查詢速度也不會太差。
2.利用子查詢的方式，把原來的基於 user 的搜尋轉化為基於主鍵(id)的搜尋，主查詢因為已經獲得了準確的索引值，所以查詢過程也相對較快。
在資料量大的時候 in 操作的效率就不怎麼樣了，我們需要把 in 操作替換掉，使用 join 就是乙個不錯的選擇。
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