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现在，越来越多的项目中数据库采用mysql，在数据量上来后就会遇到海量数据的查询速度慢的问题。

举个栗子，mysql数据库，student表，主键自增，在select分页查询时，查询前几页速度很快，如 limit 100，10；但数据量很大，查询后面的页时就会越来越慢，

如，select * from student where name = '曹操' order by no limit 1000 000,10; 查询慢时因为limit后面的 偏移量 太大所致，需要先扫描出1000 000条(100w)数据，然后丢弃前面的大部分数据，只返回10条数据。

数据模拟方法：

创建表drop table if EXISTS student;create table student(    id int unsigned primary key auto_increment,    no mediumint unsigned not null default 0,    name varchar(20) not null default "",    mgr mediumint unsigned not null default 0,    hiredate datetime not null);产生随机字符串的函数DELIMITER $drop FUNCTION if EXISTS rand_string;CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255)BEGIN    DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmlopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';    DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';    DECLARE i INT DEFAULT 0;    WHILE i < n DO    SET return_str = CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));    SET i = i+1;    END WHILE;    RETURN return_str;END $DELIMITER;建立存储过程：往表中插入数据DELIMITER $drop PROCEDURE if EXISTS insert_student;CREATE PROCEDURE insert_student(IN START INT(10),IN max_num INT(10))BEGIN    DECLARE i INT DEFAULT 0;    /*set autocommit =0 把autocommit设置成0，把默认提交关闭*/    SET autocommit = 0;    REPEAT    SET i = i + 1;    INSERT INTO student(no,name,mgr,hiredate) VALUES ((START+i),rand_string(6),0001,now());    UNTIL i = max_num    END REPEAT;    COMMIT;END $DELIMITER;/*插入500W条数据*/call insert_student(0,5000000);建立关键字段的索引:排序、条件CREATE INDEX idx_student_id ON student(id);CREATE INDEX idx_student_no ON student(no);

数据测试：

select id,no,name,hiredate from student limit 100,10; select id,no,name,hiredate from student limit 900000,10;

优化：因为有主键id，且在上面建了索引，可以先在索引树中找到开始位置的id，然后再根据id查询

select id,no,name,hiredate from student where id >= (select id from student order by id limit 100,1) limit 10;select id,no,name,hiredate from student where id >= (select id from student order by id limit 900000,1) limit 10;

测试结果，查询速度得到提升，数据量越大越明显。

在遇到海量数据分页查询时也可以应用奖及策略，对 偏移量 进行限流，若大于某个值，就返回友情提示或空数据。

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