mysql多表分页查询,mysql分表后分页查询
MySQL大数据量分页查询方法及其优化
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)
mysql 分表分页查询解决思路
当业务上按照月份分表，但是前端h5需要分页展示，小伙伴们不知有没有遇到这个这个需求最后怎么完成的。
我这里想了一个解决思路，可能还不完善，希望能抛转引玉。
1、入参pageNo 为页号码，如果为1那么就是第一页。pageSize 可以是入参也可定死，这里定死10条。Limit 是数据偏移标记，根据入参pageNo 计算出来的，Limit=(pageNo-1)*pageSize。假设A表有41条数据符合，B表有51条数据符合，如下图。
有几种种情况? ?1.如果limitA表41条 那么需要从A表中取数据，（1）如果Limit+pageSizeCount直接获取数据即可（2）如果Limit+pageSizeCount,那么需要从A 表取部分数据从B表取一部分数据。
1.如果limitA表41条? 那么需要从B表取数据，如果B数据依然不足，那么重复以上的步骤。如下图
MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议
offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。
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。
mysql 数据量大的表如何做分页查询
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。