當需要從資料庫查詢的表有上萬條記錄的時候，一次性查詢所有結果會變得很慢，特別是隨著數據量的增加特別明顯，這時需要使用分頁查詢。對於資料庫分頁查詢，也有很多種方法和優化的點。下面簡單說一下我知道的一些方法。
準備工作為了對下面列舉的一些優化進行測試，下面針對已有的一張表進行說明。
主要欄位：unsigned int id，tinyint(4) int type欄位情況：該表一共37個欄位，不包含text等大型數據，最大為varchar(500)，id欄位為索引，且為遞增。MySQL版本：5.7.16線下找一張百萬級的測試表可不容易，如果需要自己測試的話，可以寫shell腳本什麼的插入數據進行測試。以下的 sql 所有語句執行的環境沒有發生改變，下面是基本測試結果：select count(*) from orders_history;返回結果：5709294
三次查詢時間分別為：
一般分頁查詢一般的分頁查詢使用簡單的 limit 子句就可以實現。limit 子句聲明如下：
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offsetLIMIT 子句可以被用於指定 SELECT 語句返回的記錄數。需注意以下幾點：
第一個參數指定第一個返回記錄行的偏移量，注意從0開始第二個參數為 -1 表示檢索從某一個偏移量到記錄集的結束所有的記錄行下面是一個應用實例：
select * from orders_history where type=8 limit 1000,10;該條語句將會從表 orders_history 中查詢offset: 1000開始之後的10條數據，也就是第1001條到第1010條數據（1001 <= id <= 1010）。
數據表中的記錄默認使用主鍵（一般為id）排序，上面的結果相當於：
select * from orders_history where type=8 order by id limit 10000,10;三次查詢時間分別為：
針對這種查詢方式，下面測試查詢記錄量對時間的影響：
select * from orders_history where type=8 limit 10000,1;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,10;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,1000;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,10000;三次查詢時間如下：
查詢1條記錄：3072ms 3092ms 3002ms查詢10條記錄：3081ms 3077ms 3032ms查詢100條記錄：3118ms 3200ms 3128ms查詢1000條記錄：3412ms 3468ms 3394ms查詢10000條記錄：3749ms 3802ms 3696ms另外我還做了十來次查詢，從查詢時間來看，基本可以確定，在查詢記錄量低於100時，查詢時間基本沒有差距，隨著查詢記錄量越來越大，所花費的時間也會越來越多。
針對查詢偏移量的測試：
select * from orders_history where type=8 limit 100,100;
select * from orders_history where type=8 limit 1000,100;
select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;
select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;
select * from orders_history where type=8 limit 1000000,100;三次查詢時間如下：
查詢10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms查詢100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms查詢1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms隨著查詢偏移的增大，尤其查詢偏移大於10萬以後，查詢時間急劇增加。
這種分頁查詢方式會從資料庫第一條記錄開始掃描，所以越往後，查詢速度越慢，而且查詢的數據越多，也會拖慢總查詢速度。
使用子查詢優化這種方式先定位偏移位置的 id，然後往後查詢，這種方式適用於 id 遞增的情況。
select * from orders_history where type=8 limit 100000,1;
select id from orders_history where type=8 limit 100000,1;
select * from orders_history where type=8 and
id>=(select id from orders_history where type=8 limit 100000,1)
limit 100;
select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;4條語句的查詢時間如下：
針對上面的查詢需要注意：
比較第1條語句和第2條語句：使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍比較第3條語句和第4條語句：得益於 select id 速度增加，第3條語句查詢速度增加了3倍這種方式相較於原始一般的查詢方法，將會增快數倍。
使用 id 限定優化這種方式假設數據表的id是連續遞增的，則我們根據查詢的頁數和查詢的記錄數可以算出查詢的id的範圍，可以使用 id between and 來查詢：
select * from orders_history where type=2
and id between 1000000 and 1000100 limit 100;查詢時間：15ms 12ms 9ms
這種查詢方式能夠極大地優化查詢速度，基本能夠在幾十毫秒之內完成。限制是只能使用於明確知道id的情況，不過一般建立表的時候，都會添加基本的id欄位，這為分頁查詢帶來很多便利。
還可以有另外一種寫法：
select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;當然還可以使用 in 的方式來進行查詢，這種方式經常用在多表關聯的時候進行查詢，使用其他表查詢的id集合，來進行查詢：
select * from orders_history where id in
(select order_id from trade_2 where goods = 'pen')
limit 100;這種 in 查詢的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。
使用臨時表優化這種方式已經不屬於查詢優化，這兒附帶提一下。
對於使用 id 限定優化中的問題，需要 id 是連續遞增的，但是在一些場景下，比如使用歷史表的時候，或者出現過數據缺失問題時，可以考慮使用臨時存儲的表來記錄分頁的id，使用分頁的id來進行 in 查詢。這樣能夠極大的提高傳統的分頁查詢速度，尤其是數據量上千萬的時候。
關於數據表的id說明一般情況下，在資料庫中建立表的時候，強制為每一張表添加 id 遞增欄位，這樣方便查詢。
如果像是訂單庫等數據量非常龐大，一般會進行分庫分表。這個時候不建議使用資料庫的 id 作為唯一標識，而應該使用分布式的高並發唯一 id 生成器來生成，並在數據表中使用另外的欄位來存儲這個唯一標識。
使用先使用範圍查詢定位 id （或者索引），然後再使用索引進行定位數據，能夠提高好幾倍查詢速度。即先 select id，然後再 select *；