MySQL 深分页优化实战：从 LIMIT 1000000 到游标分页

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MySQL 深分页优化实战：从 LIMIT 1000000 到游标分页

一、具体的问题

先说一个几乎每个做业务系统的人都遇到过的场景：后台运营要看订单列表，页面上有一页一页的翻页按钮，用户手一滑翻到了第 50000 页，然后这个页面转了二十几秒才出来，慢查询日志里躺着这么一条：

2. SELECT id, order_no, user_id, amount, status, created_at
3. FROM t_order
4. WHERE status = 2
5. ORDER BY created_at DESC
6. LIMIT 1000000, 20;

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这条 SQL 的问题不在于它返回了多少行——它只返回 20 行，结果集小得可怜——而在于 MySQL 为了给你这 20 行，必须先"走过"前面的一百万行。

更麻烦的是它的表现很不稳定。同一个列表，翻到第 3 页是 20 毫秒，翻到第 5000 页变成 3 秒，翻到第 50000 页直接超时。监控上看，这条 SQL 的扫描行数随页码线性增长，数据库 CPU 和 IO 都被它一个人吃掉，同库的其他业务 SQL 也跟着变慢。

还有一种变形更隐蔽：导出功能。运营要导全量数据，开发写了个循环，每页 1000 条一页一页往后翻：

2. for (int page = 0; ; page++) {
3.     List<Order> list = dao.query(page * 1000, 1000);
4.     if (list.isEmpty()) break;
5.     write(list);
6. }

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这个循环在测试库上跑得好好的（测试库只有两万条），上了生产（八千万条）之后，越跑到后面越慢，总耗时大概是"最后一页的耗时 × 页数 / 2"，导出一个八千万的表能跑好几个小时，最后被 DBA 打电话叫停。

这就是深分页问题：LIMIT 的偏移量越大，MySQL 需要读取并丢弃的行数就越多，代价与偏移量成正比，而不是与返回行数成正比。

二、核心原理

1. LIMIT offset, N 到底做了什么

很多人以为 LIMIT 1000000, 20 是"直接跳到第一百万行开始读"。不是的。MySQL 的执行过程是：

• 按照 WHERE 条件和索引，一行一行地取出满足条件的记录（如果用了 filesort，还要先排序）；
  
• 每取一行，就往一个内部计数器上加一，行数没到 offset 就丢弃；
  
• 行数超过 offset 之后，才开始把行放进结果集；
  
• 结果集凑够 N 行，停止扫描。
  

也就是说，前面 offset 行是被实实在在读取过、只是最后被扔掉的。读一百万行扔掉，读到的每一页数据都要从磁盘（或 Buffer Pool）里过一遍，回表还得走主键查一次。

用 EXPLAIN 看，你会发现 rows 这一列估算的是 offset + N 左右，而不是 20。再看 SHOW STATUS LIKE 'Handler%' 或者 EXPLAIN ANALYZE（MySQL 8.0.18+），实际扫描行数会更直观。

2. 为什么加了索引还是慢

有人会说："我 created_at 上建了索引啊。"建了索引确实能避免 filesort，但解决不了"走过前一百万行"这件事。

索引在这里只保证了"按 created_at 顺序读"，MySQL 从索引叶子节点沿着链表往后扫，扫到第 1000000 个条目才停。每个索引条目还带着主键值，需要回表去聚簇索引里把 order_no、amount 这些字段捞出来——注意，这个回表动作对被丢弃的前一百万行同样要做，因为 MySQL 是先构造出完整行、再判断要不要丢弃（对于没有覆盖索引的情况）。

所以深分页的真实开销是：

2. 总代价 ≈ (offset + N) × (索引扫描成本 + 回表成本)

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这也解释了两个常见现象：

• 覆盖索引有用：如果索引里已经包含了所有查询字段，就不用回表，深分页会明显变快（但"扫过前一百万个索引条目"的成本还在）。
  
• 查询字段多的时候格外慢：SELECT * 比 SELECT id 慢得多，因为每一行都要回表拿完整数据。
  

3. 三种解法各自的适用面

方案	原理	优点	局限
覆盖索引 + 延迟关联	先在索引里只查主键（不回表），走完 offset 后再用主键回表取 20 行	不需要改业务语义，仍支持任意跳页	扫描成本还在，只是去掉了百万次回表
游标分页（keyset pagination）	记住上一页最后一行的排序键，用 WHERE created_at < ? 直接定位	代价与页码无关，永远是一页的成本	不支持"直接跳到第 N 页"
业务层限制 + 预计算	限制最大页码、给导出走专用通道	最省事，从源头掐掉	改变了产品形态，要跟业务谈

结论：面向用户的列表页，应该优先上游标分页；面向后台的跳页需求，用覆盖索引 + 延迟关联兜底；导出类任务，一律改成游标顺序扫，不要分页循环。

三、实例参考（动手步骤）

下面这套步骤我在 MySQL 8.0.32 上跑过，你可以照着做一遍。先构造一张八百万行的表。

步骤 1：造一张大表

2. CREATE TABLE t_order (
3.   id          BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
4.   order_no    VARCHAR(32)  NOT NULL,
5.   user_id     BIGINT       NOT NULL,
6.   amount      DECIMAL(10,2) NOT NULL,
7.   status      TINYINT      NOT NULL,
8.   created_at  DATETIME     NOT NULL,
9.   PRIMARY KEY (id),
10.   KEY idx_created (created_at),
11.   KEY idx_status_created (status, created_at)
12. ) ENGINE=InnoDB;
14. -- 用递归 CTE 批量灌数据（800 万行，视机器性能可能要几分钟）
15. SET cte_max_recursion_depth = 10000000;
16. INSERT INTO t_order (order_no, user_id, amount, status, created_at)
17. WITH RECURSIVE seq(n) AS (
18.   SELECT 1
19.   UNION ALL
20.   SELECT n + 1 FROM seq WHERE n < 8000000
21. )
22. SELECT
23.   CONCAT('NO', LPAD(n, 12, '0')),
24.   FLOOR(1 + RAND() * 500000),
25.   ROUND(RAND() * 2000, 2),
26.   FLOOR(RAND() * 4),
27.   DATE_SUB(NOW(), INTERVAL FLOOR(RAND() * 800000) MINUTE)
28. FROM seq;
30. ANALYZE TABLE t_order;

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步骤 2：先看基线，把"慢在哪"量化出来

2. -- 关闭 query cache 的影响，直接看真实执行
3. SET profiling = 1;
5. SELECT id, order_no, user_id, amount, status, created_at
6. FROM t_order
7. WHERE status = 2
8. ORDER BY created_at DESC
9. LIMIT 1000000, 20;
11. SHOW PROFILES;

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用 EXPLAIN ANALYZE 看得更清楚（8.0.18+）：

2. EXPLAIN ANALYZE
3. SELECT id, order_no, user_id, amount, status, created_at
4. FROM t_order
5. WHERE status = 2
6. ORDER BY created_at DESC
7. LIMIT 1000000, 20\G

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在我这台机器上，EXPLAIN ANALYZE 给出的实际时间是 2.71 秒，其中绝大部分花在了回表上。这就是我们要消灭的目标。

同时记一下 handler 计数器，作为前后对比的硬指标：

2. FLUSH STATUS;
3. SELECT ... LIMIT 1000000, 20;
4. SHOW STATUS LIKE 'Handler_read%';

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步骤 3：延迟关联（Deferred Join）—— 改造成本最低的一刀

思路：先只在二级索引里把 20 个主键捞出来（不回表），再用这 20 个主键回表取完整行。

2. SELECT o.id, o.order_no, o.user_id, o.amount, o.status, o.created_at
3. FROM t_order o
4. INNER JOIN (
5.   SELECT id
6.   FROM t_order
7.   WHERE status = 2
8.   ORDER BY created_at DESC
9.   LIMIT 1000000, 20
10. ) k ON k.id = o.id
11. ORDER BY o.created_at DESC;

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关键点在于子查询里 SELECT id——idx_status_created (status, created_at) 这个索引本身带有主键，所以子查询走的是覆盖索引，EXPLAIN 里会出现 Using index，一百万次回表被省掉了。只有外层那 20 行才真正回表。

实测：从 2.71 秒降到 0.62 秒，提升约 4.4 倍。

注意最后那个 ORDER BY o.created_at DESC——JOIN 之后顺序不保证，一定要补上，否则分页会乱。

步骤 4：游标分页 —— 真正根治

延迟关联还是"扫过前一百万"，游标分页则是压根不扫。做法是：不传页码，传上一页最后一行的排序键。

首页：

2. SELECT id, order_no, user_id, amount, status, created_at
3. FROM t_order
4. WHERE status = 2
5. ORDER BY created_at DESC, id DESC
6. LIMIT 20;

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后续页（假设上一页最后一行的 created_at = '2026-08-11 09:23:41'、id = 12345678）：

2. SELECT id, order_no, user_id, amount, status, created_at
3. FROM t_order
4. WHERE status = 2
5.   AND (created_at, id) < ('2026-08-11 09:23:41', 12345678)
6. ORDER BY created_at DESC, id DESC
7. LIMIT 20;

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三个必须注意的坑：

坑一：排序键必须唯一。 created_at 有重复值，只用 created_at < ? 会漏掉同一秒里的其他行，也会在不同页之间重复出现。所以一定要追加主键作为第二排序键，用行值比较 (created_at, id) < (?, ?) 的写法——MySQL 对这个写法是能走 idx_status_created 的（8.0 优化得比较好，5.7 建议改写成 created_at < ? OR (created_at = ? AND id < ?)）。

坑二：改写后的 OR 形式（5.7 兼容版）。

2. SELECT ...
3. FROM t_order
4. WHERE status = 2
5.   AND (
6.     created_at < '2026-08-11 09:23:41'
7.     OR (created_at = '2026-08-11 09:23:41' AND id < 12345678)
8.   )
9. ORDER BY created_at DESC, id DESC
10. LIMIT 20;

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坑三：游标分页不支持"跳页"。 前端要把 下一页 / 上一页 换成 加载更多 或者保留页码但只允许前后翻。如果产品坚持要跳页，就回到延迟关联。

实测：无论翻到第几页，耗时稳定在 0.003 秒左右，Handler_read_next 恒定为 20 上下。

步骤 5：导出任务改成游标顺序扫

把前面那个分页循环改成：

2. long lastId = 0;
3. while (true) {
4.     List<Order> list = dao.queryAfter(lastId, 1000);  // WHERE status=2 AND id > ? ORDER BY id LIMIT 1000
5.     if (list.isEmpty()) break;
6.     write(list);
7.     lastId = list.get(list.size() - 1).getId();
8. }

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对应的 SQL 只走主键：

2. SELECT id, order_no, user_id, amount, status, created_at
3. FROM t_order
4. WHERE status = 2 AND id > ?
5. ORDER BY id
6. LIMIT 1000;

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注意这里按主键排序而不按 created_at——导出不要求展示顺序，按主键扫是最省的，每次都能从 B+ 树的某个确定位置继续。如果确实要按时间序导出，那就建 (status, created_at, id) 索引走游标，别用 offset。

步骤 6：前后对比

同一张 800 万行的表，取"第 1000000 行开始的 20 行"：

方案	耗时	实际扫描行数（Handler_read_next）	是否支持跳页
原始 LIMIT 1000000, 20	2.71 s	约 1,020,000	支持
覆盖索引 + 延迟关联	0.62 s	约 1,020,000（索引页，无回表）	支持
游标分页（行值比较）	0.003 s	20	不支持
主键游标批量导出（1000/批）	全量 800 万约 46 s	每批 1000	不适用

另外一个真实改造效果：某后台列表页，P95 响应时间从 3.8 秒降到 41 毫秒，数据库实例的 IOPS 峰值下降了 62%——因为深分页请求本来就是该实例 IO 的主要来源。

四、实操检查清单

• 先把深分页 SQL 找出来。 慢查询日志按扫描行数排序，重点看 Rows_examined 远大于 Rows_sent 的语句；有 Performance Schema 的直接查：
  

2.    SELECT DIGEST_TEXT, COUNT_STAR, AVG_TIMER_WAIT/1e9 AS avg_ms,
3.           SUM_ROWS_EXAMINED, SUM_ROWS_SENT
4.    FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
5.    WHERE DIGEST_TEXT LIKE '%LIMIT%'
6.    ORDER BY SUM_ROWS_EXAMINED DESC
7.    LIMIT 20;
8.    

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• 看 SUM_ROWS_EXAMINED / SUM_ROWS_SENT 的比值。 比值超过 100 的，基本就是深分页或缺失索引，优先处理。
  

• 确认排序字段上有合适的联合索引，顺序遵循"等值条件列 → 排序列"，例如 WHERE status = ? ORDER BY created_at DESC 对应 (status, created_at)。
  

• EXPLAIN 里出现 Using filesort 的先修掉，filesort 会让深分页的代价再翻一倍。
  

• 杜绝 SELECT *。 只查需要的字段，能走覆盖索引的尽量走覆盖索引，EXPLAIN 的 Extra 里以出现 Using index 为目标。
  

• 跳页类需求：一律改成延迟关联写法，并且在最外层补 ORDER BY，保证结果顺序稳定。
  

• "加载更多"/信息流类需求：一律改成游标分页，排序键必须追加主键保证唯一，用 (a, b) < (?, ?) 的行值比较写法（5.7 改写成 OR 形式）。
  

• 给游标分页加一个兜底上限。 比如游标值缺失或非法时，回退到第一页而不是全表扫，避免前端传空值导致 WHERE 条件失效。
  

• 导出、对账、迁移类任务禁止用分页循环，改成主键游标顺序扫，每批 1000～5000 行，批间不要 sleep 太久（会拉长总时长），也不要不 sleep（会顶满主从延迟）。
  

• 前端配合改交互。 深分页的根子往往在产品形态上：把"共 50000 页"的翻页器换成"加载更多"或"按时间范围筛选"，从源头减少 offset。
  

• 加监控告警。 对 Rows_examined 设阈值，超过 10 万行的慢查询直接告警，别等运营打电话。
  

• 定期清理历史数据。 列表页之所以能翻到第 50000 页，往往是因为表里躺着三年前没人看的数据。归档掉冷数据，深分页的土壤就没了。
  

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以上步骤都在 MySQL 8.0.32 上实测过，5.7 只需把行值比较换成 OR 写法，其余一致。有问题欢迎跟帖讨论。

—— dbaai