前言
【问诊一】
【问诊二】
正文
话不多说，先当场整点货，搞个200w条数据：
准备一张表：
建个函数来造数据：
估计很多初学者可能很少写这些，没关系，可以一起动手试着玩玩：
CREATE DEFINER=`mytoor`@`%` FUNCTION `JcTestData`() RETURNS int(11)
BEGIN
DECLARE num INT DEFAULT 2000000;
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < num DO
INSERT INTO test_order(`platform_sn`,`third_sn`,`type`,`create_time`)
VALUES(CONCAT('SN',i),UUID(),1,now());
SET i = i + 1;
END WHILE;
RETURN i;
END
简单说一嘴，看明白的可以无视这个（还是那句话学习，是先知后知而已）：
点击运行：
29秒造完，还可以。
货到齐了，准备开搞：
开始演练：
先给type加个索引，模拟一下真实查询场景：
再把几条数据的type数据稍微改一下，：
先按照正常的场景分页查询 limit 0，50：
sql：
select * FROM test_order where type=1 limit 0,50;
可以看到查询 limit 0,50 速度是很快的，0.022秒：
我们接下来模拟成查询N页之后的数据 limit 1200000,50：
120W 条后，偏移 50条数据，roll出来
sql：
select * FROM test_order where type=1 limit 1200000,50;
看看效果，用了3.765秒：
explain：
可以看到已经命中了索引 index_type ，但是还是比较慢，为什么呢？
慢的原因 ①
① 索引 index_type 是非聚簇索引， 而我们查询的语句 是select * ,包含了其他字段。
通过非聚簇索引 index_type roll出来的数据列，只有type 和 id ，那么为了拿其他字段，
就会通过先取聚簇索引 id ，再根据id 拿出所有列值，这也就是回表操作。
慢的原因 ②
limit 第一个数，第二个数
limit 的roll数据规则是什么 ？
是确定sql的符合条件的数据，
根据 limit的 第一个数 + 第二个数，先计算出总共需要扫描拿到的数据总量是多少，
再去从头开始遍历到第一个数的数据行，开始丢到返回集，
丢多少条呢？ 第二个数决定着丢多少条。
limit 示例讲解
也就是limit 0，50 ：
计算 0+ 50 =50 ， 拿出符合条件的50条 ， 从头开始匹对第一个数 0，OK，从0开始就可以把数据丢到返回集。
丢多少？ 第二个数是 50，所以会一条条丢，丢50条 ，最后返回数据。
那么如果是我们文章里面执行的 limit 1200000，50 ：
120w+50 ....
意味着为了拿50条数据，需要扫描出 1200050 条数据，然后开始迅速得检索第一个数是120W，开始丢掉前面120W条没有意义的数据，然后确定第二个数是50，开始整50条数据丢到返回集里面，最后返回数据。
那么既然知道了这个情况， 我们可以开始玩优化操作。
方案1 ：
针对回表方面做优化
如果我们能拿到我们知道返回数据的 id 集，作为条件，这样通过命中非聚簇索引type的时候，直接就能拿到id，这样通过id拿数据列，这样就方便了。
sql：
select * FROM test_order where id in
(
select id from (select id FROM test_order where type=1 limit 1200000,50) child
)
看下效果：
3.765秒 变成了 1.56秒 ！！！
3.765秒 变成了 1.56秒 ！！！
3.765秒 变成了 1.56秒 ！！！
为啥？
explain看看：
这种情形已经是快了很多了， 但是还有没有操作空间？
回答 ： 有。
可以看到当前的优化sql ，其实 还是涉及到了 limit 1200000，50 ，这也就是主要耗费时间的地方。
方案2：使用最小条件值
分页查询避免跳页查询， 我们把上一页的id，作为下一页的起始条件。
上面分析这个sql的规则 ：
看一下这个limit 120W，50的数据情况：
如果我们加上 条件 id >=1200008 , 是不是就非常nice了 。
sql：
select * FROM test_order where type=1 and id >=1200008 limit 50;
看看效果，0.022秒，就跟直接 limit 0，50 一样了效率了：
explain：
都中了主键索引了，key：PRINARY
服务端使用方案2：
这种情况，如果是我们代码里面去使用，只需要在操作大批量数据的时候，将上一批数据的最后一条数据的id拿出来。
给到下一批筛选数据，作为最小ID的 条件即可。
其实也就是之前我写过一篇文章留下来的分页优化操作空间:
Springboot 手动分页查询，分批批量插入数据_小目标青年的博客-CSDN博客
可以在这篇基础上，加上 上一批次的最小ID作为条件，效率翻倍！
配合前端使用方案2：
给大家看一个现成的大系统的一个触发机制调用图：
随着滑动，自动加载下一页数据， 起始也就是把上一页的最小ID值（可以传其他条件值也可以）透传到下一页。这种其实我们产品体验上的滑动加载，瀑布流形式。
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