自己的乙個**，由於單錶的資料記錄高達了一百萬條，造成資料訪問很慢，google分析的後台經常報告超時，尤其是頁碼大的頁面更是慢的不行。
先讓我們熟悉下基本的sql語句，來檢視下我們將要測試表的基本資訊
use infomation_schema查詢結果：select * from tables where table_schema = 『dbname』 and table_name = 『product』
從上圖中我們可以看到表的基本資訊：
錶行數：866633
平均每行的資料長度：5133位元組
單錶大小：4448700632位元組
關於行和表大小的單位都是位元組，我們經過計算可以知道
平均行長度：大約5k
單錶總大小：4.1g
表中字段各種型別都有varchar、datetime、text等，id欄位為主鍵
1. 直接用limit start, count分頁語句， 也是我程式中用的方法：
select * from product limit start, count
當起始頁較小時，查詢沒有效能問題，我們分別看下從10， 100， 1000， 10000開始分頁的執行時間（每頁取20條）， 如下：
select * from product limit 10, 20 0.016秒
select * from product limit 100, 20 0.016秒
select * from product limit 1000, 20 0.047秒
select * from product limit 10000, 20 0.094秒
我們已經看出隨著起始記錄的增加，時間也隨著增大， 這說明分頁語句limit跟起始頁碼是有很大關係的，那麼我們把起始記錄改為40w看下（也就是記錄的一般左右） select * from product limit 400000, 20 3.229秒
再看我們取最後一頁記錄的時間
select * from product limit 866613, 20 37.44秒
難怪搜尋引擎抓取我們頁面的時候經常會報超時，像這種分頁最大的頁碼頁顯然這種時
間是無法忍受的。
從中我們也能總結出兩件事情：
1）limit語句的查詢時間與起始記錄的位置成正比
2）mysql的limit語句是很方便，但是對記錄很多的表並不適合直接使用。
2. 對limit分頁問題的效能優化方法
利用表的覆蓋索引來加速分頁查詢
我們都知道，利用了索引查詢的語句中如果只包含了那個索引列（覆蓋索引），那麼這種情況會查詢很快。
在我們的例子中，我們知道id欄位是主鍵，自然就包含了預設的主鍵索引。現在讓我們看看利用覆蓋索引的查詢效果如何：
這次我們之間查詢最後一頁的資料（利用覆蓋索引，只包含id列），如下：
select id from product limit 866613, 20 0.2秒
相對於查詢了所有列的37.44秒，提公升了大概100多倍的速度
那麼如果我們也要查詢所有列，有兩種方法，一種是id>=的形式，另一種就是利用join，看下實際情況：
select * from product where id > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20
查詢時間為0.2秒，簡直是乙個質的飛躍啊，哈哈
另一種寫法
select * from product a join (select id from product limit 866613, 20) b on a.id = b.id
查詢時間也很短，贊！
其實兩者用的都是乙個原理嘛，所以效果也差不多
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