SQL优化-大数据量分页优化

　　百万数据量SQL，在进行分页查询时会出现性能问题，例如我们使用PageHelper时，由于分页查询时，PageHelper会拦截查询的语句会进行两个步骤

　　1.添加 select count（*）from （原查询sql），用于统计查询的总数

　　2.拼接 limit startPage，number 用于分页

　　此时有两个问题

　　　　第一个问题是：

　　　　　　用于统计的 select count（*）from （原查询sql）在数据量大时速度慢

　　　　第二个问题时：

　　　　　　limit startPage，number 在大数据量时效率低

　　解决方案：

　　　　第一个问题：

　　　　　　在数据量过大时，不使用分页插件PageHelper，select count（*）from （原查询sql）固定返回一个固定值给到前端，例如千万级数据，固定返回1千万

　　　　第二个问题：

　　　　　　在数据量过大时，不使用分页插件PageHelper ，使用join或者子查询去优化

　　　　　　例如 id为主键，name为非唯一索引

　　　　　　　　优化前：

　　　　　　　　select id,name,brand from table where name=‘xxx’ limit 100000，10

　　　　　　　　优化后：

　　　　　　　　select aa.id,name,brand from table inner join (select id from table bb where name ='xxx' limit 100000,10) bb where aa.id=bb.id

　　　　　　　　原因是解决

　　　　　　　　　　非聚簇索引的叶子节点是聚簇索引的节点值，聚簇索引的叶子节点值才是数据的物理位置，

　　　　　　　　优化前会花费大量的随机IO到找到聚簇索引，优化后则减少了寻找聚簇索引位置的时间；

巴特西