MySQL 百万级数据量分页查询方法及其优化( 三 ) _MySQL

答案是： NO 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！
好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是：
30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！当然如果用分表+我这种方法，那是绝对完美的。但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！
答案就是：复合索引！有一次设计mysql索引的时候，无意中发现索引名字可以任取，可以选择几个字段进来，这有什么用呢？
开始的

select id from collect order by id limit 90000,10; 这么快就是因为走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。
然后测试

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！0.04秒完成！
再测试:

select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾， 8-9秒，没走search索引！
再测试：search(id,vtype) ，还是select id 这个语句，也非常遗憾， 0.5秒。
综上：如果对于有where 条件，又想走索引用limit的，必须设计一个索引，将where 放第一位， limit用到的主键放第2位，而且只能select 主键！
完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit ，按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！
来源：http://sina.lt/gauW

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