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bitsCN点抗 MySQL数据库优化处理实现千万级快速分页分析，来看下吧。数据表 collect ( id， title ，info ，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text， id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。
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在《efficient pagination using mysql》中提出的clue方式。
一个不带limit 一个带limit。以php+mysql为例首先，连接数据库，写一条sql语句把你要查询的信息总量查找出来sql = select count(*) from tb，$all_page ；设定每页显示条数， $display 。
它不仅外观整洁，但也提高了一个网页的加载时间。 所以，分页是很重要的一个改进的用户界面，并节省服务器资源。
如下，以 一个只有字段id，name，age 的表为例。该配置会根据传入的 hashmap，如果含有键start 和键end，那么即通过mybatis 强大的 动态sql，生成含有mysql 分页的sql语句。
现在往里面填充数据，填充1 MySQL数据库优化处理实现千万级快速分页分析，来看下吧。
一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS，SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()； 就能获得总记录数。
然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。
mysql使用select * limit offset， rows分页在深度分页的情况下。性能急剧下降。limit用于数据的分页查询，当然也会用于数据的截取，下面是limit的用法： 模仿百度、谷歌方案（前端业务控制）类似于分段。
所以本案例，反而是优化成这种方式来执行分页，更合适，他只有一个扫描【聚簇索引】筛选符合你分页所有数据的成本：然后再做一页20条数据的20次回表查询即可。
比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。
然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。
使用其他表查询的id集合来进行查询：但是使用这种in查询方式的时候要注意的是，某些MySQL版本并不支持在in子句中使用limit子句。
第二种方法是对MySQL服务器(也称为mysqld)进行调优。对这个进程进行调优意味着适当地分配内存，并让 mysqld 了解将会承受何种类型的负载。加快磁盘运行速度不如减少所需的磁盘访问次数。
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