背景：当数据库里面的数据达到几百万条上千万条的时候，如果要分页的时候（不过一般分页不会有这么多），如果业务要求这么做那我们需要如何解决呢？
我用的本地一个自己生产的一张表有五百多万的表，来进行测试，表名为big_data;
首先我们看如下几条sql语句：
在这之前我们开启profiling来监测sql语句执行的情况。
set profiling=1;
1.查询从第10w条数据开始分页10条
2.查询从第20w条数据分页10条
3.查询从第30w条数据分页10条
3.查询从第300w条数据分页10条
3.查询从第500w条数据分页10条
我们可以看出查询从200w开始分页的都还比较快，但从500w开始速度就变的很慢了，这个是不太让人满意的。
mysql> select id,my_name from big_data limit 5000000,10;
+---------+------------+
| id | my_name |
+---------+------------+
| 5000001 | kwCwziqhNu |
| 5000002 | NLpqMMwaJv |
| 5000003 | kskUTLXDbx |
| 5000004 | PtAvBtpubZ |
| 5000005 | whsuShiuvX |
| 5000006 | TcDLWzHNQT |
| 5000007 | qHmnEkjsmh |
| 5000008 | UQrmluqvgr |
| 5000009 | UzKeqpEbtQ |
| 5000010 | SkuvSePMpq |
+---------+------------+
10 rows in set (2.34 sec)
mysql> show profiles;
+----------+------------+--------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+--------------------------------------------------+
| 1 | 0.02591075 | select id,my_name from big_data limit 100000,10 |
| 2 | 0.05773150 | select id,my_name from big_data limit 200000,10 |
| 3 | 0.08253525 | select id,my_name from big_data limit 300000,10 |
| 4 | 1.38455375 | select id,my_name from big_data limit 3000000,10 |
| 5 | 2.34040775 | select id,my_name from big_data limit 5000000,10 |
+----------+------------+--------------------------------------------------+
5 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
show profiles；
我们就如下两种解决方法：
（1）、通过判断id的范围来分页
select id,my_sn from big_data where id>5000000 limit 10;
也得到了分页的数据，但是我们发现如果id不是顺序的，也就是如果有数据删除过的话，那么这样分页数据就会不正确，这个是有缺陷的。
（2）、通过连接查询来分页
我们可以先查询500w条数据开始分页的那10个id，然后通过连接查询显示数据
mysql> select b.id,b.my_name from big_data as b inner join (select id from big_data order by id limit 4500000,10) as tmp on tmp.id=b.id;
我们测试不同起始端的分页数据
mysql> select b.id,b.my_name from big_data as b inner join (select id from big_data order by id limit 5000000,10) as tmp on tmp.id=b.id;
+---------+------------+
| id | my_name |
+---------+------------+
| 5000001 | kwCwziqhNu |
| 5000002 | NLpqMMwaJv |
| 5000003 | kskUTLXDbx |
| 5000004 | PtAvBtpubZ |
| 5000005 | whsuShiuvX |
| 5000006 | TcDLWzHNQT |
| 5000007 | qHmnEkjsmh |
| 5000008 | UQrmluqvgr |
| 5000009 | UzKeqpEbtQ |
| 5000010 | SkuvSePMpq |
+---------+------------+
10 rows in set (2.15 sec)
mysql> show profiles;
+----------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 1 | 0.02591075 | select id,my_name from big_data limit 100000,10 |
| 2 | 0.05773150 | select id,my_name from big_data limit 200000,10 |
| 3 | 0.08253525 | select id,my_name from big_data limit 300000,10 |
| 4 | 1.38455375 | select id,my_name from big_data limit 3000000,10 |
| 5 | 2.34040775 | select id,my_name from big_data limit 5000000,10 |
| 6 | 0.00004200 | reset query cache |
| 7 | 0.01999275 | select b.id,b.my_name from big_data as b inner join (select id from big_data order by id limit 100000,10) as tmp on tmp.id=b.id |
| 8 | 0.03888825 | select b.id,b.my_name from big_data as b inner join (select id from big_data order by id limit 200000,10) as tmp on tmp.id=b.id |
| 9 | 0.37394450 | select b.id,b.my_name from big_data as b inner join (select id from big_data order by id limit 1000000,10) as tmp on tmp.id=b.id |
| 10 | 1.33475700 | select b.id,b.my_name from big_data as b inner join (select id from big_data order by id limit 3000000,10) as tmp on tmp.id=b.id |
| 11 | 2.14759000 | select b.id,b.my_name from big_data as b inner join (select id from big_data order by id limit 5000000,10) as tmp on tmp.id=b.id |
如果怀疑有缓存的缘故我们可以清楚缓存后来查询
reset query cache;
show profile for query 3;//查看被记录的第三条sql语句的执行情况
可以看出两种方法查出来的数据都是一致的，但通过方法二的速度比之前单表查询的速度快了一些。
分析：因为mysql分页查询是先把分页之前数据都查询出来了，然后截取后把不是分页的数据给扔掉后得到的结果这样，所以数据量太大了后分页缓慢是可以理解的。
但是我们可以先把需要分页的id查询出来，因为id是主键id主键索引，查询起来还是快很多的，然后根据id连接查询对应的分页数据，可见并不是所有的连接查询都会比
单查询要慢，要依情况而定。