看例子：
數(shù) 據(jù)表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個字段，其中 title 用定長，info 用text, id 是逐漸，vtype是tinyint，vtype是索引。這是一個基本的新聞系統(tǒng)的簡單模型?，F(xiàn)在往里面填充數(shù)據(jù)，填充10萬篇新聞。
最后collect 為 10萬條記錄，數(shù)據(jù)庫表占用硬盤1.6G。

OK ,看下面這條sql語句：

select id,title from collect limit 1000,10; 很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的
select id,title from collect limit 90000,10; 從9萬條開始分頁，結果？
8-9秒完成，my god 哪出問題了？？？？

其實要優(yōu)化這條數(shù)據(jù)，網(wǎng)上找得到答案?？聪旅嬉粭l語句:

select id from collect order by id limit 90000,10; 很快，0.04秒就OK。 為什么？因為用了id主鍵做索引當然快。網(wǎng)上的改法是：
select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;
這就是用了id做索引的結果?？墒菃栴}復雜那么一點點，就完了?？聪旅娴恼Z句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！
到 了這里我相信很多人會和我一樣，有崩潰感覺！vtype 做了索引了?。吭趺磿?？vtype做了索引是不錯，你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的，基本上0.05秒，可是提高90倍，從9萬開始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和測試結果8-9秒到了一個數(shù)量級。從這里開始有人 提出了分表的思路，這個和dis #cuz 論壇是一樣的思路。思路如下：

建一個索引表： t (id,title,vtype) 并設置成定長，然后做分頁，分頁出結果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？實驗下就知道了。

10萬條記錄到 t(id,title,vtype) 里，數(shù)據(jù)表大小20M左右。用select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了?；旧?.1-0.2秒可以跑完。為什么會這樣呢？我猜想是因為collect 數(shù)據(jù)太多，所以分頁要跑很長的路。limit 完全和數(shù)據(jù)表的大小有關的。其實這樣做還是全表掃描，只是因為數(shù)據(jù)量小，只有10萬才快。OK， 來個瘋狂的實驗，加到100萬條，測試性能。
加了10倍的數(shù)據(jù)，馬上t表就到了200多M，而且是定長。還是剛才的查詢語句，時間是0.1-0.2秒完成！分表性能沒問題？錯！因為我們的limit還是9萬，所以快。給個大的，90萬開始 select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看結果，時間是1-2秒！

why ?? 分表了時間還是這么長，非常之郁悶！有人說定長會提高limit的性能，開始我也以為，因為一條記錄的長度是固定的，mysql 應該可以算出90萬的位置才對啊？ 可是我們高估了mysql 的智能，他不是商務數(shù)據(jù)庫，事實證明定長和非定長對limit影響不大？ 怪不得有人說 discuz到了100萬條記錄就會很慢，我相信這是真的，這個和數(shù)據(jù)庫設計有關！

難道MySQL 無法突破100萬的限制嗎？？？到了100萬的分頁就真的到了極限？？？
答案是： NO !!!! 為什么突破不了100萬是因為不會設計mysql造成的。下面介紹非分表法，來個瘋狂的測試！一張表搞定100萬記錄，并且10G 數(shù)據(jù)庫，如何快速分頁！

好了，我們的測試又回到 collect表，開始測試結論是： 30萬數(shù)據(jù)，用分表法可行，超過30萬他的速度會慢道你無法忍受！當然如果用分表+我這種方法，那是絕對完美的。但是用了我這種方法后，不用分表也可以完美解決！
答 案就是：復合索引！ 有一次設計mysql索引的時候，無意中發(fā)現(xiàn)索引名字可以任取，可以選擇幾個字段進來，這有什么用呢？開始的select id from collect order by id limit 90000,10; 這么快就是因為走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱著試試看的想法加了 search(vtype,id) 這樣的索引。然后測試
select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非?？?！0.04秒完成！
再測試: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遺憾，8-9秒，沒走search索引！
再測試：search(id,vtype)，還是select id 這個語句，也非常遺憾，0.5秒。

綜上：如果對于有where 條件，又想走索引用limit的，必須設計一個索引，將where 放第一位，limit用到的主鍵放第2位，而且只能select 主鍵！
完美解決了分頁問題了?？梢钥焖俜祷豬d就有希望優(yōu)化limit ， 按這樣的邏輯，百萬級的limit 應該在0.0x秒就可以分完。看來mysql 語句的優(yōu)化和索引時非常重要的！

好了，回到原題，如何將上面的研究成功快速應用于開發(fā)呢？如果用復合查詢，我的輕量級框架就沒的用了。分頁字符串還得自己寫，那多麻煩？這里再看一個例子，思路就出來了：
select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！
mygod ，mysql 的索引竟然對于in語句同樣有效！看來網(wǎng)上說in無法用索引是錯誤的！

小小的索引+一點點的改動就使mysql 可以支持百萬甚至千萬級的高效分頁！

通過這里的例子，我反思了一點：對于大型系統(tǒng)，千萬不能用框架，尤其是那種連sql語句都看不到的框架！因為開始對于我的輕量級框架都差點崩潰！只適 合小型應用的快速開發(fā)，對于ERP,OA，大型網(wǎng)站，數(shù)據(jù)層包括邏輯層的東西都不能用框架。如果程序員失去了對sql語句的把控，那項目的風險將會成幾何 級數(shù)增加！尤其是用mysql 的時候，mysql 一定需要專業(yè)的dba 才可以發(fā)揮他的最佳性能。一個索引所造成的性能差別可能是上千倍！
PS: 經(jīng)過實際測試，到了100萬的數(shù)據(jù)，160萬數(shù)據(jù)，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分頁最好別讓別人