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offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。
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主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。
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。可以使用where in的方式解决：
带条件的查询：
如果在分页查询中添加了where条件例如 type = 'a’这样的条件，sql变成 ：
这种情况因为type没有使用索引也会导致查询速度变慢。但是只添加type为索引查询速度还是很慢,是因为查询的数据量太多了。这个时候考虑添加组合索引，组合索引的顺序要where条件字段在前，id在后，如 (type,id)，因为组合索引查询时用到了type索引，而type跟id是组合索引的关系，如果只select id ，那么直接就可以按组合索引返回id，而不需要再进行一次查询去返回id
使用uuid作为主键不仅会带来性能上的问题，在查询时也会遇到问题。
因为在使用select id from table limit 10000,10 查询id数据时，默认是对id进行排序，返回的是排序后的id结果，如果我们想按插入顺序查询结果，这样查询出来的结果就与我们的需求不相符。
聚集索引跟非聚集索引：聚集索引类似与新华字典的拼音，根据拼音搜索到的信息都是连续的，可以很快获取到它前后的信息。非聚集索引类似于部首查询，信息存放的位置可能不在一个区域。对经常使用范围查询的字段考虑使用聚集索引。
InnoDB中索引分为聚簇索引（主键索引）和非聚簇索引（非主键索引），聚簇索引的叶子节点中保存的是整行记录，而非聚簇索引的叶子节点中保存的是该行记录的主键的值。
如果您的表上定义有主键，该主键索引是聚集索引。
如果你不定义为您的表的主键时，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引。
如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，
优先选index key_len小的索引进行count(*),尽量不使用聚簇索引
在没有where条件的情况下，count(*)和count(常量)，如果有非聚簇索引，mysql会自动选择非聚簇索引，因为非聚簇索引所占的空间小，如果没有非聚簇索引会使用聚集索引。count(primary key)主键id为聚集索引，使用聚集索引。有where条件的情况下，是否使用索引会根据where条件判断。
准备数据是20000000条数据
在分页场景下，使用limit start end，我们分别看下从10000， 100000， 1000000开始分页的执行时间（每页取10条），如下图
当start较小时，查询没有性能问题，但是如上图查询时间所示，随着start增大，查询消耗时间也在递增，在start=10000000时，分页竟然消耗了2秒多，这是不能忍受的。
由此引出对limit分页的优化,首先来explain该语句，看到查询没有使用到任何的索引，进行的是全表扫描，假如limit分页用到了索引是不是会快很多呢！
explain分析一下,第一行是select * from user_innodb形成的临时表使用的是全表扫描，第二行是 （SELECT id FROM user_innodb LIMIT 10000000, 10）形成的，使用的是eq_ref，第三行是全表扫描a和bjoin形成的派生表，使用到的是index，所以速度也会快很多
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。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。
SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 0, 15
这个查询耗时0.00sec。So，这个查询有什么问题呢？实际上，这个查询语句和参数都没有问题，因为它用到了下面表的主键，而且只读取15条记录。
CREATE TABLE city (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
city varchar(128) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;
真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候，像下面这样：
SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15;
上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。Facebook意识到了这一点，但Facebook并没有为了每秒可以处理更多的请求而去优化数据库，而是将重心放在将请求响应时间的方差变小。
对于分页请求，还有一个信息也很重要，就是总共的记录数。我们可以通过下面的查询很容易的获取总的记录数。
SELECT COUNT(*)
FROM city;
然而，上面的SQL在采用InnoDB为存储引擎时需要耗费9.28sec。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。但是在大多数情况下，查询语句简短并不意味着性能的提高。不幸的是，这种分页查询方式在许多主流框架中都有用到，下面看看这个语句的查询性能。
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15;
这个语句耗时20.02sec，是上一个的两倍。事实证明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分页是很糟糕的想法。
下面来看看到底如何优化。文章分为两部分，第一部分是如何获取记录的总数目，第二部分是获取真正的记录。
高效的计算行数
如果采用的引擎是MyISAM，可以直接执行COUNT(*)去获取行数即可。相似的，在堆表中也会将行数存储到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情况就会复杂一些，因为InnoDB不保存表的具体行数。
我们可以将行数缓存起来，然后可以通过一个守护进程定期更新或者用户的某些操作导致缓存失效时，执行下面的语句：
SELECT COUNT(*)
FROM city
USE INDEX(PRIMARY);
获取记录
下面进入这篇文章最重要的部分，获取分页要展示的记录。上面已经说过了，大的偏移量会影响性能，所以我们要重写查询语句。为了演示，我们创建一个新的表“news”，按照时事性排序(最新发布的在最前面)，实现一个高性能的分页。为了简单，我们就假设最新发布的新闻的Id也是最大的。
CREATE TABLE news(
id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(128) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB;
一个比较高效的方式是基于用户展示的最后一个新闻Id。查询下一页的语句如下，需要传入当前页面展示的最后一个Id。
SELECT *
FROM news WHERE id $last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage
查询上一页的语句类似，只不过需要传入当前页的第一个Id，并且要逆序。
SELECT *
FROM news WHERE id $last_id
ORDER BY id ASC
LIMIT $perpage
上面的查询方式适合实现简易的分页，即不显示具体的页数导航，只显示“上一页”和“下一页”，例如博客中页脚显示“上一页”，“下一页”的按钮。但如果要实现真正的页面导航还是很难的,下面看看另一种方式。
SELECT id
FROM (
SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage - 1) % $perpage cnt
FROM news
JOIN (SELECT @cnt:= 0)T
WHERE id $last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage * $buttons
)C
WHERE cnt = 0;
通过上面的语句可以为每一个分页的按钮计算出一个offset对应的id。这种方法还有一个好处。假设，网站上正在发布一片新的文章，那么所有文章的位置都会往后移一位，所以如果用户在发布文章时换页，那么他会看见一篇文章两次。如果固定了每个按钮的offset Id，这个问题就迎刃而解了。Mark Callaghan发表过一篇类似的博客，利用了组合索引和两个位置变量，但是基本思想是一致的。
如果表中的记录很少被删除、修改，还可以将记录对应的页码存储到表中，并在该列上创建合适的索引。采用这种方式，当新增一个记录的时候，需要执行下面的查询重新生成对应的页号。
SET p:= 0;
UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC;
当然，也可以新增一个专用于分页的表，可以用个后台程序来维护。
UPDATE pagination T
JOIN (
SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page
FROM news
ORDER BY id
)C
ON C.id = T.id
SET T.page = C.page;
现在想获取任意一页的元素就很简单了：
SELECT *
FROM news A
JOIN pagination B ON A.id=B.ID
WHERE page=$offset;
还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页，这种方式比较试用于数据集相对小，并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询，当有2M条记录时，要耗费2sec左右。这种方式比较简单，创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。
CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))
SELECT id, FLOOR(RAND() * 0x8000000) random
FROM city;
ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random;
接下来就可以向下面一样执行分页查询了。
SELECT *
FROM _tmp
WHERE OFFSET = $offset
ORDER BY OFFSET
LIMIT $perpage;
简单来说，对于分页的优化就是。。。避免数据量大时扫描过多的记录。
商品评论系统数据量为十亿量级，因此对评论数据库做分库分表，单表的评论数据在百万级别。
每个商品的所有评论都是放在一个库的一张表里，确保作为用户在分页查询一个商品的评论时，一般都是直接从一个库的一张表里执行分页查询语句即可。
热门商品销量多达上百万，商品评论可能多达几十万条。有些用户就喜欢看商品评论，他就喜欢不停对某个热门商品评论不断进行分页，一页一页翻，有时候还会用上分页跳转功能，就是直接输入自己要跳到第几页。
这就涉及针对一个商品几十万评论的深分页问题。
简化后的对评论表进行分页查询的SQL：
比如用户选择了查看某个商品的评论，因此必须限定 Product_id ，同时还选了只看好评，所以 is_good_commit 也要限定，
接着看第5001页评论，则limit的offset=(5001 - 1) * 20，20是每页的数量， 此时起始offset就是100000，所以limit后100000,20。
评论表最核心的索引 index_product_id ，所以正常肯定走这索引：
该过程有几十万次回表查询，还有十多万条数据的磁盘文件排序，所以要跑个1~2s。如何优化呢？
但本案例不是这样，因为
这俩条件不是一个联合索引，所以会出现大量回表，耗时严重。
因此对该案例，一般采取如下方式改造分页查询语句：
该SQL的执行计划就会彻底改变其执行方式。
通常先执行括号里的子查询，子查询反而会使用PRIMARY聚簇索引，按聚簇索引id值的倒序方向进行扫描，扫描过程中就把符合
的数据筛选出来。
比如这里筛选出10w条数据，并不需要把符合条件的数据都找到，因为limit 100000,20，理论上，只要有100000+20条符合条件的数据，且按id有序的，此时就能执行根据limit 100000,20提取到5001页的这20条数据。
接着你会看到执行计划里会针对这个子查询的结果集，一个临时表，进行全表扫描，拿到20条数据，再对20条数据遍历，每条数据都按id去聚簇索引查找一下完整数据。
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。当时做了该分页优化后，发现分页语句一下子执行时间降低到了几百ms，达到优化目的。
SQL调优没有银弹：
不同场景，要具体情况具体分析，到底慢在哪儿，再针对性优化。
使用子查询优化大数据量分页查询
这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
使用id限定优化大数据量分页查询
使用这种方式需要先假设数据表的id是连续递增的，我们根据查询的页数和查询的记录数可以算出查询的id的范围，可以使用 id between and 来查询：
当然了，也可以使用in的方式来进行查询，这种方式经常用在多表关联的情况下，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。
参考 sql优化之大数据量分页查询（mysql） - yanggb - 博客园 (cnblogs.com)
SELECT * FROM table_name LIMIT [offset ,] rows
优化前：
原理：mysql会先查询出10000010（一千万零一十）条数据，然后丢弃前10000000（一千万）条数据，返回最后10（十）条数据，所以偏移量越大，性能就越差。
方法一、
使用 主键索引 进行关联查询
方法二、
每次记录当前页的 最后一条id ，作为下一页的查询条件
一、正常情况下没有人会翻到几千页，我们可以通过限制可以翻页的数量解决这个问题，如：百度、谷歌。
二、手机端可以使用下拉方式进行滚动翻页，每次记录当前页的最后一条id，作为下一页的查询条件。ES可以使用scroll API
