在 MySQL 中通常我们使用 limit 来完成页面上的分页功能，但是当数据量达到一个很大的值之后，越往后翻页，接口的响应速度就越慢。

本文主要讨论 limit 分页大偏移量慢的原因及优化方案，为了模拟这种情况，下面首先介绍表结构和执行的 SQL。

场景模拟

建表语句

user 表的结构比较简单，id、sex 和 name，为了让 SQL 的执行时间变化更加明显，这里有9个姓名列。

CREATE TABLE `user` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
 `sex` tinyint(4) NULL DEFAULT NULL COMMENT '性别 0-男 1-女',
 `name1` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
 `name2` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
 `name3` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
 `name4` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
 `name5` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
 `name6` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
 `name7` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
 `name8` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
 `name9` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
 PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
 INDEX `sex`(`sex`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 9000001 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

数据填充

这里建立了一个存储过程来进行数据的填充，一共9000000条数据，执行完函数后再执行一句SQL，修改性别字段。

ps:这个函数执行的挺久的，我运行了617.284秒。

CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `data`()
begin 
 declare i int; 
 set i=1; 
 while(i<=9000000)do 
  insert into user values(i,0,i,i,i,i,i,i,i,i,i);
  set i=i+1; 
 end while;
end

-- 将id为偶数的user设置性别为1-女
update user set sex=1 where id%2=0;

SQL与执行时间

可以看到，limit 的偏移量越大，执行时间越长。

原因分析

首先来分析一下这句 SQL 执行的过程，就拿上面表格中的第一行来举例。

由于 sex 列是索引列，MySQL会走 sex 这棵索引树，命中 sex=1 的数据。

然后又由于非聚簇索引中存储的是主键 id 的值，且查询语句要求查询所有列，所以这里会发生一个回表的情况，在命中 sex 索引树中值为1的数据后，拿着它叶子节点上的值也就是主键 id 的值去主键索引树上查询这一行其他列（name、sex）的值，最后返回到结果集中，这样第一行数据就查询成功了。

最后这句 SQL 要求limit 100, 10，也就是查询第101到110个数据，但是 MySQL 会查询前110行，然后将前100行抛弃，最后结果集中就只剩下了第101到110行，执行结束。

小结一下，在上述的执行过程中，造成 limit 大偏移量执行时间变久的原因有：

• 查询所有列导致回表
• limit a, b会查询前a+b条数据，然后丢弃前a条数据
   

综合上述两个原因，MySQL 花费了大量时间在回表上，而其中a次回表的结果又不会出现在结果集中，这才导致查询时间变得越来越长。

优化方案

覆盖索引

既然无效的回表是导致查询变慢的主要原因，那么优化方案就主要从减少回表次数方面入手，假设在limit a, b中我们首先得到了a+1到a+b条数据的id，然后再进行回表获取其他列数据，那么就减少了a次回表操作，速度肯定会快上不少。

这里就涉及到覆盖索引了，所谓的覆盖索引就是从非主聚簇索引中就能查到的想要数据，而不需要通过回表从主键索引中查询其他列，能够显著提升性能。

基于这样的思路，优化方案就是先查询得到主键id，然后再根据主键id查询其他列数据，优化后的 SQL 以及执行时间如下表。

果然，执行效率得到了显著提升。

条件过滤

当然还有一种有缺陷的方法是基于排序做条件过滤。

比如像上面的示例 user 表，我要使用 limit 分页得到1000001到1000010条数据，可以这样写 SQL：

select * from user where sex = 1 and id > (select id from user where sex = 1 limit 1000000, 1) limit 10;

但是使用这样的方式优化是有条件的：主键id必须是有序的。在有序的条件下，也可以使用比如创建时间等其他字段来代替主键id，但是前提是这个字段是建立了索引的。

总之，使用条件过滤的方式来优化 limit 是有诸多限制的，一般还是推荐使用覆盖索引的方式来优化。