在大数据情况下MySQL的一种简单分页优化方法(大数据可以在等方面发挥作用)

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通常应用需要对表中的数据进行翻页，如果数据量很大，往往会带来性能上的问题：

索引：threa_id+deleted+id（gmt_Create） rows in set (1. sec)这两条sql是为查询最后一页的翻页sql查询用的。由于一次翻页往往只需要查询较小的数据，如条，但需要向后扫描大量的数据，也就是越往后的翻页查询，扫描的数据量会越多，查询的速度也就越来越慢。由于查询的数据量大小是固定的，如果查询速度不受翻页的页数影响，或者影响最低，那么这样是最佳的效果了（查询最后最几页的速度和开始几页的速度一致）。在翻页的时候，往往需要对其中的某个字段做排序（这个字段在索引中），升序排序。那么可不可以利用索引的有序性来解决上面遇到的问题喃，答案是肯定的。比如有条数据需要做分页，那么前条做asc排序，后条desc排序，在limit startnum，pagesize参数中作出相应的调整。但是这无疑给应用程序带来复杂，这条sql是用于论坛回复帖子的sql，往往用户在看帖子的时候，一般都是查看前几页和最后几页，那么在翻页的时候最后几页的翻页查询采用desc的方式来实现翻页，这样就可以较好的提高性能：

可以看到性能提升了%以上。

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