mysql处理百万条数据 为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢，如何优化？
为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢，如何优化？
使用合理的分页方式以提高分页的效率
正如楼主所说，分页查询在我们的实际应用中非常普遍，也是最容易出问题的查询场景。比如对于下面简单的语句，一般想到的办法是在name，age，register_time字段上创建复合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。
如上例子，当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 100000， 50” 时，此时我们会发现，只取50条语句为何会变慢?
原因很简单，MySQL并不知道第 100000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次，因此会感觉非常的慢。
通常，我们在做分页查询时，是可以获取上一页中的某个数据标志来缩小查询范围的，比如时间，可以将上一页的最大值时间作为查询条件的一部分，SQL可以优化为这样：
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mysql大量数据查询速度慢，sql语句求解？
这个问题和设计有关系， 简单的sql优化提升不了多少， 但是这个sql还是可以进一步优化的利用索引， 用union all代替in， 如 select * from tab where id in (1，2)， 可写成select * from tab where id = 1 union all select * from tab where id = 2但是上面的优化起不到根本效果， 如果100万 1000万数据怎么办， 难道每次都要全部查出来嘛， 那是不可能的， 而且你的页面也不能全部都展示出来! 所有需要换个思路， 如， 将一个会员的订单记录查询出来， 然后通过程序(java或者存储过程)算出时间差， 按照上面再计算下一个会员
mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
mysql在常规配置下，一般只能承受2000万的数据量(同时读写，且表中有大文本字段，单台服务器)。现在超过1亿，并不断增加的情况下，建议如下处理：
1 分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法
2 读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在 redis中，定期同步
3 表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。大文本字段，可以使用NOSQL数据库
4 优化架构，或优化SQL查询，避免联表查询，尽量不要用count(*)， in，递归等消耗性能的语句
5 用内存缓存，或在前端读的时候，增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。
上面是低成本的管理方法，基本几台服务器即可搞定，但是管理起来麻烦一些。
当然，如果整体数据量特别大的话，也不在乎投入费用的话，用集群吧，用TIDB吧
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