数据库

在通常情况下，MariaDB(mysql的一个衍生版本)数据库是使用offset指定数据偏的移量与limit获取一定数量的数据，来实现翻页的功能。这个方法很普遍也很实用，因为mysql最初就是定位为小型数据库，所以在数据量不大的数据表中，通过limit与offset的方式来实现翻页功能，响应时间是可以接受的。

如果每页有10条数据，经过测试，给innodb_fuffer_pool_size分配2G的缓存，在innodb单表数据量达到100W的时候，使用limit $intLeng offset $intStart（等价于limit $intStart,$intLeng） 的查询方式翻页，第一次执行查询需要16~29秒，之后是1.6秒。这个测试结果，并不是说明MariaDB的瓶颈，只是单方面的给出了一个数据，证实了偏移量越大，翻页的时间将会让人无法忍受。

使用limit $intLeng offset $intStart的翻页方式，偏移量与执行时间成正比，如果我们要查看第90000页的10条数据，MariaDB会先获取900010条数据，然后从中筛选出我们需要的10条数据，其余的900000条数据就作废了。对于单表10W以上的数据，这样的翻页查询方式，查询效率已经能感觉得出来不顺畅，更重要的是加重了服务器的压力。

为了在100W数据环境下实现快速翻页，我查阅了《高性能MysQl第三版》一书，再参考前辈们的思路，最后选用了一个可以接受的优化方法：

1）根据要查看的页数计算出起始ID

2）通过计算出来的ID为起点获取数据

使用上述方法，在100W数据中翻页，第一次的相应时间为0.76ms，之后都是0.00s，即使转到500W的数据表中进行翻页，速度依然飞快。这种方式之所以能快速的翻页，是牺牲了数据的精确性——在数据不连续的情况下，会出现同一条数据在两个页面中显示。

连续的数据：

不连续的数据：

正常情况下，在不连续的数据中进行翻页，应该得到如下数据：

为了高性能牺牲了数据的精确性，得到的是如下数据：

两份数据对比一下，其实差别不是很大，只是20跟10出现了两次，8偏移到了第3页，如果你能容忍这点小瑕疵，那么这种翻页方式在大数据环境中带来的性能提升是非常happy的。

最后，相信你还会考虑做一个优化：在翻页前判断总数据量，10W以下使用偏移的方式来翻页，10W以上的数据改用优化后的查询方式。