方法1: 使用 LIMIT

或者写成：limit start, count

特点: 简单，使用方便，但，是全表扫描,数据多的清下下速度会偏慢 ，且有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.

方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万)

特点： 索引扫描,速度会很快. 数据是基于pk_id排序

方法3: 基于索引再排序

特点: 索引扫描,速度会很快. 但MySQL的排序操作,ASC还好，但DESC排序尚未稳定。

方法4: 基于索引使用prepare

第一个问号表示pageNum，第二个?表示每页元组数

特点：适应于大数据量的情况，索引扫描,速度会很快. prepare语句比一般的查询语句快一点。

方法5：复合索引优化search( 字段1,字段2 )

建立 search(vtype,id) 索引

方法1：直接使用数据库提供的SQL语句

语句样式：MySQL中，可用如下方法：SELECT * FROM 表名称 LIMIT M，N。

适应场景：适用于数据量较少的情况(元组百/千级)。

原因/缺点：全表扫描，速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1，2，3，另外的一次返回2，1，3)。Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出，其余抛弃。

方法2：建立主键或唯一索引，利用索引(假设每页10条)

语句样式：MySQL中，可用如下方法：

代码如下：

SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M。

适应场景：适用于数据量多的情况(元组数上万)。

原因：索引扫描，速度会很快。有朋友提出因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3。

方法3：基于索引再排序

语句样式：MySQL中，可用如下方法：SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M。

适应场景：适用于数据量多的情况(元组数上万). 最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以，使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义，参见方法1)。

原因：索引扫描，速度会很快. 但MySQL的排序操作，只有ASC没有DESC(DESC是假的，未来会做真正的DESC，期待)。

方法4：基于索引使用prepare(第一个问号表示pageNum，第二个表示每页元组数)

语句样式：MySQL中，可用如下方法：

代码如下：

PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (?* ?) ORDER BY id_pk

ASC LIMIT M。

适应场景：大数据量。

原因：索引扫描，速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。

方法5：利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组，避免全表扫描。

比如：读第1000到1019行元组(pk是主键/唯一键)。

代码如下：

SELECT * FROM your_table WHERE pk>=1000 ORDER BY pk ASC LIMIT 0，20。

方法6：利用"子查询/连接+索引"快速定位元组的位置，然后再读取元组. 道理同方法5

如(id是主键/唯一键，蓝色字体时变量)：

利用子查询示例：

代码如下：

SELECT* FROMyour_table WHEREid <=

(SELECTid FROMyour_table ORDER

BYid descLIMIT ($page-1)*$pagesize ORDERBYid desc

LIMIT $pagesize

利用连接示例：

代码如下：

SELECT* FROMyour_table ASt1

JOIN(SELECTid FROMyour_table ORDERBY

id descLIMIT ($page-1)*$pagesize ASt2

WHERE

t1.id <= t2.id ORDERBYt1.id descLIMIT $pagesize;

方法7：存储过程类(最好融合上述方法5/6)

语句样式：不再给出。

适应场景：大数据量，推荐的方法。

原因：把操作封装在服务器，相对更快一些。

方法8：反面方法

网上有人写使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS。没有道理，勿模仿 。

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