前言
在 mysql数据库 中，limit x,y 的查询中，x 值越大，那么查询速度也就越慢，例如以下示例：
- limit 0,10：我们知道，这个查询时间很快，在20毫秒左右。
- limit 1000000,10：查询时间可能是 25 秒左右（1秒=1000 毫秒），甚至更长时间。
通过这里可以看出，limit 中 x值越大，那么查询速度就越慢。
查询慢原因
这个问题其实就是 MySQL 中典型的深度分页问题。这主要是因为数据库需要扫描和跳过 x 条记录才能返回 y条结果。随着 x的增加，需要扫描和跳过的记录数也增加，从而导致性能下降。
优化方法有以下两种：
01、起始ID定位
起始 ID 定位指的是 limit 查询时，指定起始 ID。而这个起始 ID 是上一次查询的最后一条 ID。例如上一次查询的最后一条数据的 ID 为 1000000，那我们就从 1000001 开始扫描表，直接跳过前面的 1000000 条数据，这样查询的效率就高了，具体实现 SQL 如下：
select name, age, gender from person where id > 1000000 order by id limit 10;
其中 id 字段为表的主键字段。
为什么起始ID查询效率高呢？
因此这种查询是以上一次查询的最后 ID 作为起始 ID 进行查询的，而上次的 ID 已经定位到具体的位置了，所以只需要遍历 B+ 树叶子节点的双向链表（主键索引的底层数据结构）就可以查询到后面的数据了，所以查询效率就比较高
这种查询方式，只适合一页一页的数据查询，但如果用户是跳着分页的，例如查询完第 1 页之后，直接查询第 120 页，那么这种实现方式就不行了。
02、索引覆盖+子查询
未优化前的sql如下：
select name, age, gender
from person
order by createtime desc
limit 1000000,10;在以上sql中，createtime 字段创建了索引，但查询效率依然很慢，因为它要取出 100w 完整的数据，并需要读取大量的索引页，和进行频繁的回表查询，所以执行效率会很低。
对于上面sql，我们可以做以下优化：
SELECT p1.name, p1.age, p1.gender
FROM person p1
JOIN (
SELECT id FROM person ORDER BY createtime desc LIMIT 1000000, 10
) AS p2 ON p1.id = p2.id;
相比于优化前的sql，优化后的 SQL 将不需要频繁回表查询了，因为子查询中只查询主键 ID，这时可以使用索引覆盖来实现。那么子查询就可以先查询出一小部分主键 ID，再进行查询，这样就可以大大提升查询的效率了。
索引覆盖（Index Coverage）是一种数据库查询优化技术，它指的是在执行查询时，数据库引擎可以直接从索引中获取所有需要的数据，而不需要再回表（访问主键索引或者表中的实际数据行）来获取额外的信息。这种方式可以减少磁盘 I/O 操作，从而提高查询性能。
