直接开始
有一张表：trade_user，表结构如下：
mysql> desc trade_user;
+------------+------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------+------------------+------+-----+---------+----------------+
| id | bigint unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(20) | NO | MUL | NULL | |
| email | longtext | YES | | NULL | |
| age | tinyint unsigned | YES | | NULL | |
| birthday | datetime | YES | | NULL | |
| created_at | datetime | YES | | NULL | |
| updated_at | datetime | YES | | NULL | |
| id_no | char(18) | NO | | | |
+------------+------------------+------+-----+---------+----------------+
8 rows in set (0.02 sec)
COPY
表行数
mysql> select count(*) from trade_user;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 3536655 |
+----------+
1 row in set (0.60 sec)
COPY
无索引limit n offset m
OFFSET 0：limit 10 offset 0
select * from trade_user order by email limit 10 offset 0;COPY
执行耗时：1.41 秒
OFFSET 1万： limit 10 offset 10000
select * from trade_user order by email limit 10 offset 10000;
COPY
执行耗时： 1.68秒
OFFSET：10万：limit 10 offfet 100000
select * from trade_user order by email limit 10 offset 100000;
COPY
执行耗时：1.89秒
OFFSET：100万：limit 10 offset 1000000
select * from trade_user order by email limit 10 offset 1000000;
COPY
执行耗时：4.06秒
OFFSET：200万：limit 10 offset 2000000
select * from trade_user order by email limit 10 offset 2000000;
COPY
执行耗时：9.07秒
有索引limit n offset m
trade_user表的name列有一个普通索引。
OFFSET 0：limit 10 offset 0
select * from trade_user order by name limit 10 offset 0;COPY
执行耗时：0.01 秒
OFFSET 200万：limit 10 offset 2000000
select * from trade_user order by name limit 10 offset 2000000;COPY
执行耗时：7.21 秒
为什么？
OFFSET越大，MySQL扫描行数越多：
+----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
| 1 | SIMPLE | trade_user | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3447992 | 100.00 | Using filesort |
+----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
COPY
| EXPLAIN
| -> Limit/Offset: 10/2000000 row(s) (cost=359470 rows=10) (actual time=8737..8737 rows=10 loops=1)
-> Sort row IDs: trade_user.`name`, limit input to 2000010 row(s) per chunk (cost=359470 rows=3.45e+6) (actual time=2552..8699 rows=2e+6 loops=1)
-> Table scan on trade_user (cost=359470 rows=3.45e+6) (actual time=0.0247..1870 rows=3.54e+6 loops=1)
|
1 row in set (8.74 sec)
COPY
总结
在对大表进行 LIMIT 和 OFFSET 操作时，随着偏移量（OFFSET）的增加，性能会显著下降。由于 MySQL 必须首先跳过 OFFSET 之前的所有行，才能获取到 LIMIT 指定的数据量，因此当 OFFSET 值较大时，这会导致显著的性能开销，尤其是在没有对排序列添加索引的情况下。通过性能测试得出，即使 LIMIT 的值相同，越大的 OFFSET 会使 MySQL 扫描的行数越多，因此执行时间越长。
性能测试的总结如下：
- 当没有索引支持
ORDER BY子句时，即使是小范围的LIMIT查询，随着OFFSET的增加，查询性能会急剧下降。从测试结果来看，相同的LIMIT值下，OFFSET值为 0 时查询耗时为 1.41 秒，而OFFSET值为 200 万时耗时增加到了 9.07 秒。 - 当存在索引支持
ORDER BY子句时，查询性能显著提升，OFFSET为 0 时耗时只需 0.01 秒。这表明，有索引的情况下，小OFFSET值查询的性能提升非常明显。但即使有索引支持，大OFFSET值仍然会导致较高的性能开销，如OFFSET值为 200 万时耗时为 7.21 秒。 - 测试中观察到的性能差异主要是由于 MySQL 在未使用索引的情况下需要对所有数据进行全表扫描，并使用文件排序来找到
ORDER BY子句中指定的顺序，然后才能跳过OFFSET指定的行。
为了优化大表的 LIMIT 和 OFFSET 查询：
- 避免使用大的
OFFSET值，特别是在没有对ORDER BY的字段进行索引优化的情况下。 - 考虑使用 "keyset pagination" 或 "seek method" 方法，即通过跟踪上一次检索的最后一个记录的标识，来避免使用
OFFSET。 - 确保
ORDER BY中的列上有适当的索引以提高排序和检索效率。 - 尽量减少查询结果中的列数，只取需要的列。
- 如果有可能，调整应用逻辑以减少数据量，或将常用查询结果进行缓存。
大表不用使用大OFFSET。
参考
MySQL limit N offset M 速度慢？来实际体验下 – 小厂程序员
