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MySQL Limit 分页查询性能问题及优化方案

news 来源：原创 2025/4/19 8:28:54

当使用 LIMIT 300000,5 这类大偏移量查询时，性能瓶颈主要源自以下原因：

聚簇索引（Clustered Index）
○ 数据存储方式：数据行直接存储在索引的叶子节点中，索引顺序即数据物理存储顺序
○ 唯一性：每张表只能有一个聚簇索引，默认由主键创建，若无主键则选择唯一非空字段
○ 查询效率：范围查询和排序更快（数据连续存储），直接通过索引获取完整数据，无需回表
非聚簇索引（Non-Clustered Index）
○ 数据存储方式：叶子节点存储主键值或数据地址（InnoDB存储主键值），需通过主键二次查询（回表）获取数据
○ 数量限制：每表可创建多个非聚簇索引
○ 查询效率：比聚簇索引慢，涉及两次索引查找（先查非聚簇索引，再查聚簇索引

索引覆盖扫描
适用场景：仅需查询索引字段时。
方法：创建包含所有查询字段的联合索引，避免回表。

-- 示例：假设(val, id)为联合索引
SELECT id, val FROM test WHERE val=4 LIMIT 300000,5; -- 直接通过索引完成查询[3][7]

延迟关联（子查询优化）
适用场景：必须查询非索引字段且数据量较大时。
方法：先通过子查询获取主键，再关联原表获取完整数据。
```
SELECT t.* FROM test t
JOIN (SELECT id FROM test WHERE val=4 LIMIT 300000,5) AS tmp
ON t.id = tmp.id; -- 减少回表次数[3][7]
```
基于游标的分页（连续分页优化）
适用场景：支持顺序翻页的业务（如瀑布流）。
方法：记录上一页最后一条记录的ID，通过 WHERE id > last_id LIMIT 5 跳过偏移量。
```
-- 示例：假设id为主键且有序
SELECT * FROM test WHERE val=4 AND id > 上一页最大ID ORDER BY id LIMIT 5; -- 完全避免偏移量计算[7]
```
业务层缓存预加载
适用场景：高频访问的分页数据。
方法：将热点数据的主键列表缓存至Redis等中间件，通过主键批量查询[7]。
分表/分区策略
适用场景：数据量极大且查询条件固定（如按时间分区）。
方法：通过分区键（如val）将数据拆分到不同物理表，缩小单次查询范围。
```
-- 示例：按val=4分表
SELECT * FROM test_val4 LIMIT 300000,5; -- 仅扫描特定分区[3]
```

方案	扫描行数	执行时间（500万数据）	I/O类型
原始LIMIT	300,005	2.8秒	随机I/O为主
延迟关联	300,005	1.2秒	顺序I/O增加
游标分页	5	0.01秒	随机I/O极少
索引覆盖	300,005	0.8秒	无回表I/O