这篇文章主要介绍了mysql分页查询如何优化的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇mysql分页查询如何优化文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

分页查询的效率在数据量大的时候尤为重要，影响到前端响应和用户体验。

分页查询的优化方式

1、使用子查询优化

这种方式先定位偏移位置的 id，然后往后查询，这种方式适用于 id 递增的情况。

子查询优化原理：https://www.jianshu.com/p/0768ebc4e28d

select * from sbtest1 where k=504878 limit 100000,5;的查询过程：

首先会查询到索引叶子节点数据，然后根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。像下图左边这样，需要查询100005次索引节点，查询100005次聚簇索引的数据，最后再将结果过滤掉前100000条，取出最后5条。MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有100000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。

既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O，类似于上图右边的过程。这就是子查询优化，这种方式先定位偏移位置的id，然后往后查询，这种方式适用于id递增的情况。如下所示：

mysql> select *  from sbtest1 where k=5020952 limit 50,1;
mysql> select id  from sbtest1 where k=5020952 limit 50,1;
mysql> select * from sbtest1 where k=5020952 and id>=( select id  from sbtest1 where k=5020952 limit 50,1) limit 10;
mysql> select * from sbtest1 where k=5020952 limit 50,10;

在子查询优化中，谓词中k是否有索引，对查询效率有很大影响，上述语句没有使用索引走全表扫描需要24.2s，走了索引后只需要0.67s。

mysql> explain  select * from sbtest1 where k=5020952 and id>=( select id  from sbtest1 where k=5020952 limit 50,1) limit 10;
+—-+————-+———+————+————-+—————+————+———+——-+——+———-+——————————————+
| id | select_type | table   | partitions | type        | possible_keys | key        | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                                    |
+—-+————-+———+————+————-+—————+————+———+——-+——+———-+——————————————+
|  1 | PRIMARY     | sbtest1 | NULL       | index_merge | PRIMARY,c1    | c1,PRIMARY | 8,4     | NULL  |   19 |   100.00 | Using intersect(c1,PRIMARY); Using where |
|  2 | SUBQUERY    | sbtest1 | NULL       | ref         | c1            | c1         | 4       | const |   88 |   100.00 | Using index                              |
+—-+————-+———+————+————-+—————+————+———+——-+——+———-+——————————————+
2 rows in set, 1 warning (0.11 sec)

但是这种优化方法也有局限性：
这种写法，要求主键ID必须是连续的
Where子句不允许再添加其他条件