SQL优化之深度分页优化

这篇文章介绍了SQL优化之深度分页优化，分享给大家做个参考，收藏Python资料网收获更多编程知识

        深度分页是指在分页查询场景下，当数量很大时，随着页数的增大，查询会变得越慢，数据库在梳理分页查询时需要跳过大量的数据，降低查询效率。

//查询第 1 到第 20 条商品
select * from products limit 20 offset 0;
select * from products limit 20;

        此时只需从数据库中查询20条数据，速度很快。

//查询第 19981 到第 20000 条商品
select * from products limit 20 offset 19980;
select * from products limit 199980,20;

        此时数据库需要查询第19981到2000条商品的数据，但是需要跳过前面近两万条的数据，导致了额外的查询耗时，虽然只查询出20条数据，但是数据库需要扫描更多的数据。

深度分页优化思路：

1. 优化查询语句，通过筛选条件来限制查询的范围，以此来减少查询到的数据量大小，故可以通过优化查询语句，细化查询的粒度，尽可能多的查询到与业务相关性高的数据，减少查询到的数据量。
2. 基于索引进行分页，如select * from products limit 199980，20; 这个sql是要查询第[19981-20000]的数据，可以通过主键或索引字段进行分页，避免数据库扫描大量不需要的记录，优化成：select * from products where id > 199980，通过添加查询条件走索引来查询，可以提高搜索的性能。
3. 限制分页深度，避免过度的分页，因为分的页面越大，内容相关度就会越低，因此页面太大对业务价值不高，比如最多就分100页，因为在实际业务场景中，用户一般不会查询到很深的页，比如淘宝查询某件商品，用户最多翻100页就完成了业务，因此不用分太多的页。
4. 使用 Elasticsearch搜索引擎来进一步的优化
5. ☆☆延迟游标分页☆☆（下一篇文章中会具体讲解~~）

        总结：深度分页优化的核心思路是避免大量不必要的查询，提高查询的效率。

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