mysql千万级数据分页查询性能优化
1. 直接用limit start, count分页语句， 也是我程序中用的方法：
select * from product limit start, count
当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 100， 1000， 10000开始分页的执行时间（每页取20条）， 如下：
select * from product limit 10, 20 0.016秒
select * from product limit 100, 20 0.016秒
select * from product limit 1000, 20 0.047秒
select * from product limit 10000, 20 0.094秒
我们已经看出随着起始记录的增加，时间也随着增大， 这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的，那么我们把起始记录改为40w看下（也就是记录的一般左右）
select * from product limit 400000, 20 3.229秒
再看我们取最后一页记录的时间
select * from product limit 866613, 20 37.44秒
难怪搜索引擎抓取我们页面的时候经常会报超时，像这种分页最大的页码页显然这种时间是无法忍受的。
从中我们也能总结出两件事情：
1）limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
2）mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。
2. 对limit分页问题的性能优化方法
利用表的覆盖索引来加速分页查询
我们都知道，利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列（覆盖索引），那么这种情况会查询很快。
因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。
在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何：
这次我们之间查询最后一页的数据（利用覆盖索引，只包含id列），如下：
select id from product limit 866613, 20 0.2秒
相对于查询了所有列的37.44秒，提升了大概100多倍的速度
那么如果我们也要查询所有列，有两种方法，一种是id>=的形式，另一种就是利用join，看下实际情况：
SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20
查询时间为0.2秒，简直是一个质的飞跃。
另一种写法
SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id
查询时间也很短！
其实两者用的都是一个原理嘛，所以效果也差不多
Mysql的分页查询十分简单，但是当数据量大的时候一般的分页就吃不消了。
传统分页查询：SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m
MySQL的limit工作原理就是先读取前面n条记录，然后抛弃前n条，读后面m条想要的，所以n越大，偏移量越大，性能就越差。
推荐分页查询方法：
1、尽量给出查询的大致范围
SELECT c1,c2,cn... FROM table WHERE id>=20000 LIMIT 10;
2、子查询法
SELECT c1,c2,cn... FROM table WHERE id>=(SELECT id FROM table LIMIT 20000,1)LIMIT 10;
3、高性能MySQL一书中提到的只读索引方法
优化前SQL:
SELECT c1,c2,cn... FROM member ORDER BY last_active LIMIT 50,5
优化后SQL:
SELECT c1, c2, cn .. .
FROM member
INNER JOIN (SELECT member_id FROM member ORDER BY last_active LIMIT 50, 5)
USING (member_id)
分别在于，优化前的SQL需要更多I/O浪费，因为先读索引，再读数据，然后抛弃无需的行。而优化后的SQL(子查询那条)只读索引(Cover index)就可以了，然后通过member_id读取需要的列。
4、第一步用用程序读取出ID，然后再用IN方法读取所需记录
程序读ID：
SELECT id FROM table LIMIT 20000, 10;
SELECT c1, c2, cn .. . FROM table WHERE id IN (id1, id2, idn.. .)
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