先說一下背景
有一張9555695條數據量的財務流水錶，未做分庫分表，使用limit關鍵字來進行分頁查詢，未做優化前常規查詢需要耗時16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，下面我將一步一步講解如何做優化，使得優化後的ＳＱＬ能在耗時347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)內查詢出數據。
那麼該如何操作呢？
查詢條件放到子查詢中，子查詢只查主鍵ID，然後使用子查詢中確定的主鍵關聯查詢其他的屬性欄位；
原理：減少回表操作
前言
首先說明一下MySQL的版本：
表結構：
id：自增主鍵
val：欄位上建立非唯一索引
然後批量插入大量數據，共計500萬條
由於分頁採用limit關鍵字，當limit offset rows中的offset很大時，表掃描範圍相應的增大，這時會出現效率問題：
這裡我們可以改寫一下這條ＳＱＬ腳本，改寫如下：
通過查詢結果可以看到：結果數據是一樣的，耗時相差也是很明顯。
上面的結果到底是怎麼回事呢？我們看一下
select * from test where val=4 limit 300000,5;
的查詢過程：
查詢到索引葉子節點數據。根據葉子節點上的主鍵值去聚簇索引上查詢需要的全部欄位值。類似於下面這張圖：
根據上圖描述，執行完這條ＳＱＬ需要查詢300005次索引節點，查詢300005次聚簇索引的數據，最後再將結果過濾掉前300000條，取出最後5條。MySQL耗費了大量隨機I/O在查詢聚簇索引的數據上，而有300000次隨機I/O查詢到的數據是不會出現在結果集當中的。
肯定會有人問：既然一開始是利用索引的，為什麼不先沿著索引葉子節點查詢到最後需要的5個節點，然後再去聚簇索引中查詢實際數據。這樣只需要5次隨機I/O，類似於下面圖片的過程：
其實我也想問這個問題。
證實
下面我們實際操作一下來證實上述的推論：
為了證實
select * from test where val=4 limit 300000,5
是掃描300005個索引節點和300005個聚簇索引上的數據節點，我們需要知道MySQL有沒有辦法統計在一個sql中通過索引節點查詢數據節點的次數。我先試了Handler_read_*系列，很遺憾沒有一個變量能滿足條件。
我只能通過間接的方式來證實：
InnoDB中有buffer pool。裡面存有最近訪問過的數據頁，包括數據頁和索引頁。所以我們需要運行兩個sql，來比較buffer pool中的數據頁的數量。預測結果是運行
select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5);
之後，buffer pool中的數據頁的數量遠遠少於
select * from test where val=4 limit 300000,5;
對應的數量，因為前一個sql只訪問5次數據頁，而後一個sql訪問300005次數據頁。
select * from test where val=4 limit 300000,5
可以看出，目前buffer pool中沒有關於test表的數據頁。
可以看出，此時buffer pool中關於test表有4098個數據頁，208個索引頁。
select * from test ainner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;
為了防止上次試驗的影響，我們需要清空buffer pool，重啟mysql。
mysqladmin shutdown/usr/local/bin/mysqld_safe &
運行sql：
如此我們可以看明顯的看出兩者的差別：第一個sql加載了4098個數據頁到buffer pool，而第二個sql只加載了5個數據頁到buffer pool。符合我們的預測。也證實了為什麼第一個sql會慢：讀取大量的無用數據行（300000），最後卻拋棄掉。
然而這會造成一個問題：加載了很多熱點不是很高的數據頁到buffer pool，會造成buffer pool的汙染，佔用buffer pool的空間。遇到的問題為了在每次重啟時確保清空buffer pool，我們需要關閉innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，這兩個選項能夠控制資料庫關閉時dump出buffer pool中的數據和在資料庫開啟時載入在磁碟上備份buffer pool的數據。