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MySQL深分页场景下的性能优化

对于深分页查询的性能优化，可以考虑以下几种方案：SQL优化、业务限制、分库分表等。首先，我们可以通过子查询和索引来优化SQL查询。例如，将select *转换为select id，先筛选出符合条件的id，再通过嵌套查询的方式按顺序取出id对应的行。这可以减少结果集的数据量，降低排序操作消耗的资源，从而提高查询性能。

分页游标（推荐）：通过将上一页的查询结果传递到下一页的查询条件中，实现连续查询，避免深分页，执行耗时0秒，性能提升巨大，但可能限制了跳转到指定页的功能，适用于如资讯类APP的瀑布流场景。掌握这些技巧后，可以显著优化MySQL查询效率。

本文将深入探讨MySQL深分页场景下的性能优化问题。首先，让我们理解什么是分页查询和深分页。分页查询是将大数据集划分为小块，仅返回用户需要的页面，有助于减少资源消耗。深分页则指查询页码较大时的场景，如查询第500000页。在深分页中，MySQL需扫描大量数据，导致查询耗时增加。

提升MySQL深分页查询效率10倍的三种优化方案如下：引入子查询：方案描述：先通过子查询筛选出符合条件的主键ID，再基于这些ID进行后续查询。优化效果：利用覆盖索引，避免回表操作，性能提升可达3倍。应用场景：适用于需要深分页查询且对性能有较高要求的场景。

深分页导致索引失效是数据库性能优化中常见问题，尤其当查询条件导致回表操作频繁时，索引可能因成本过高而失效。本文旨在探讨深分页场景中的问题，并提供六种优化方案，帮助提高数据库性能。下面将详细解释每一项优化方法及其应用场景。

实战!聊聊如何解决MySQL深分页问题

**标签记录法**：解决分页问题的本质是标记查询起始位置，下次查询从标记位置开始，减少不必要的数据扫描。这种方式适用于需要连续字段的场景。 **利用`BETWEEN...AND...`范围查询**：当知道查询范围时，使用范围扫描替代`LIMIT`分页查询，提升查询效率。

使用between...and...很多时候，可以将limit查询转换为已知位置的查询，这样MySQL通过范围扫描between...and，就能获得到对应的结果。如果知道边界值为100000，100010后，就可以这样优化：selectid，name，balanceFROMaccountwhereidbetween100000and100010orderbyiddesc；手把手实战案例我们一起来看一个实战案例哈。

此外，我们还介绍了一种称为标签记录法的优化策略，该方法通过标记查询起始位置，使得后续查询直接从该位置开始，从而避免了重复扫描大量数据。这种方法虽然在一定程度上解决了深分页问题，但存在一定的局限性，即需要一个类似于连续自增的字段。

MySQL深分页问题解决方案： 方案一：子查询优化： 核心思路：将查询条件调整为主键ID，利用子查询先抽取符合条件的主键ID，再基于这些ID进行最终的数据查询。 适用场景：适用于ID稳定自增且后续limit记录不违反条件的情况。

使用子查询嵌套：通过先找出符合条件的主键，然后用这些主键进行精确查询，避免了回表。这种方法将执行时间缩短至0.05秒，提升了查询性能3倍。 内连接关联查询：将子查询结果与原表关联，同样达到避免回表的效果，查询性能与子查询相当。

本文讨论MySQL深分页问题的原理与解决方案。深分页问题是指在查询大量数据时，使用分页查询导致性能下降的现象。常见解决方法有三种：方案一：从业务形态角度优化，借鉴搜索引擎的做法，限制查询页数。这是因为页数越大，内容的相关性越低，对业务价值不高。MySQL可借鉴此方法限制分页查询范围。

查询效率提升10倍!3种优化方案,帮你解决MySQL深分页问题

1、提升MySQL深分页查询效率10倍的三种优化方案如下：引入子查询：方案描述：先通过子查询筛选出符合条件的主键ID，再基于这些ID进行后续查询。优化效果：利用覆盖索引，避免回表操作，性能提升可达3倍。应用场景：适用于需要深分页查询且对性能有较高要求的场景。

2、使用子查询嵌套：通过先找出符合条件的主键，然后用这些主键进行精确查询，避免了回表。这种方法将执行时间缩短至0.05秒，提升了查询性能3倍。 内连接关联查询：将子查询结果与原表关联，同样达到避免回表的效果，查询性能与子查询相当。

3、方案一：从业务形态角度优化，借鉴搜索引擎的做法，限制查询页数。这是因为页数越大，内容的相关性越低，对业务价值不高。MySQL可借鉴此方法限制分页查询范围。方案二：通过优化SQL语句提高查询效率。包括查看执行计划、分析访问类型和Extra信息，重点关注执行顺序、explain type和Extra字段。