背景
mysql分页查询是我们常见的需求，但是随着页数的增加查询性能会逐渐下降，尤其是到深度分页的情况。我们可以把分页分为两个步骤:
- 定位偏移量
- 获取分页条数的数据
所以当数据较大页数较深时就涉及一次需要耗费较长时间的操作。所以mysql深度分页的问题该如何解决呢？
首先我们来看一个简单的查询：
SELECT * FROM events WHERE date > '2010-01-01T00:00:00-00:00' AND event = 'editstart' ORDER BY date LIMIT 50000 50;其大致的页数查询性能曲线如下：
可以发现在一定页数后时间延时非常明显。结合相关文章我们的解决方式可以大致分为以下几种.
思路
思路：既然分页查询时，定位偏移量较慢，我们可不可以减少这个偏移量的定位，使其始终在曲线的前半部分，即在较少偏移量的场景。
方法一：
以结果作为条件，已查询条件的变化换取分页的不变。
分页查询我们一般都是逐渐往后翻页的，那么我们可以很清晰的知道，在当前查询页的最后一条数据的时间点，那么，以此时间点再查询20条，那么 我们当前的页数就同样还是0，以时间点的推移换取页数的不变，减少其偏移量的计算。
我们可以创建索引 index(date,id), id就是我们上一次的返回结果。
具体示例如下：
SELECT * FROM events WHERE (date,id) > ('2010-07-12T10:29:47-07:00',111866) AND event = 'editstart' ORDER BY date, id LIMIT 50000 50;局限性：
- id最好是主键，是否有这样自增长的字段，或者说带顺序变化特性的列。
- 无法适应下一次分页页数与上一次相差较大，如由第一页突然跳转到50万页。
优点：
可以适合复杂查询条件查询的场景。不需要改变sql语句结构。
方法二：
采用子查询模式。其原理依赖于覆盖索引，当查询的列均是索引字段时，性能较快，因为其只用遍历索引本身。我们自己创建的非主键索引，都是非聚集索引，其不包含非索引字段，所以数据结构较小，系统能快速遍历。我们知道索引是b+树结构，系统能很容易的知道866613位于索引树的位置。
##查询语句
select id from product limit 866613, 20;
##优化方式一
SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20;
##优化方式二
SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id;局限性：
- 依赖于主键的自增长特性。
- 不适合复杂查询条件的分页逻辑，复杂查询条件很难做到，索引包含全部查询字段，容易漏掉部分数据。
方法三：
复合索引：其原理同样是索引覆盖的思想，只不过是其以查询条件的一份作为索引，最终的索引字段是主键id。这种场景严格依赖于索引的顺序。查询的结果也不能包含非索引字段，需再走一次子查询。
最后
关于深度分页：
针对复杂的查询逻辑，一般从数据的偏移量着手，减少偏移量的定位时间。
简单的查询逻辑，可以从索引覆盖的思想着手，先确定查询数据的主键id，再由id找相关的数据，索引能解决的就不要加给业务逻辑了。
