mysql百万级数据查询优化 为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢，如何优化？
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优化教程？
1、对SQL语句、索引、表结构等进行优化。
2、开启查询缓存，Query Cache缓存了SELECT查询及其结果数据集，当执行一个同样的SELECT查询时，MySQL会从内存中直接取出结果，加快了查询执行速度、减小了数据库的压力。执行SHOW VARIABLES LIKE "have_query_cache"可以查看MySQL查询缓存是否打开，开启查询缓存只需配置my.cnf文件即可，具体如下：
query_cache_type = 1
query_cache_size = 128M
query_cache_limit = 1M
保存好后重启MySQL。
3、选用InnoDB存储引擎，MySQL常用存储引擎是MyISAM和InnoDB，二者区别如下：
MyISAM
查询速度快；
支持表级锁，在上锁期间表上不能进行其他操作；
支持全文检索；
支持数据压缩、自我复制、查询缓存、数据加密；
不支持外键；
不支持事务，所以也就没有COMMIT和ROLLBACK操作；
不支持集群数据库。
InnoDB
支持行级锁；
支持外键，对外键约束强制；
支持事务，可执行COMMIT和ROLLBACK操作；
支持数据压缩、自我复制、查询缓存、数据加密；
可用在集群环境，但并不完全支持。InnoDB表可以转换为NDB存储引擎，这样就能用在集群环境。
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