limit用法
SELECT FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
LIMIT 子句可以被用于逼迫 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接管一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。如果给定两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)： 为了与 PostgreSQL 兼容，MySQL 也支持句法： LIMIT # OFFSET #。
MySql分页sql语句，如果和MSSQL的TOP语法比较，那么MySQL的LIMIT语法要显得优雅了许多。利用它来分页是再自然不过的事情了。
1、最基本的分页办法：
SELECT ... FROM ... WHERE ... ORDER BY ... LIMIT ...
在中小数据量的情形下，这样的SQL足够用了，唯一须要把稳的问题便是确保利用了索引：
举例来说，如果实际SQL类似下面语句，那么在category_id, id两列上建立复合索引比较好：
SELECT FROM articles WHERE category_id = 123 ORDER BY id LIMIT 50, 10
2、子查询的分页办法：
随着数据量的增加，页数会越来越多，查看后几页的SQL就可能类似：
SELECT FROM articles WHERE category_id = 123 ORDER BY id LIMIT 10000, 10
这里便是越今后分页，LIMIT语句的偏移量就会越大，速率也会明显变慢。
此时，可以通过子查询的办法来提高分页效率，大致如下：
SELECT FROM articles WHERE id >= (SELECT id FROM articles WHERE category_id = 123 ORDER BY id LIMIT 10000, 1) LIMIT 10
3、JOIN分页办法
SELECT FROM `content` AS t1 JOIN (SELECT id FROM `content` ORDER BY id desc LIMIT \"大众.($page-1)$pagesize.\"大众, 1) AS t2 WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize问题：
对付小的偏移量，直策应用limit来查询没有什么问题，但随着数据量的增大，越今后分页，limit语句的偏移量就会越大，速率也会明显变慢。
优化思想：
避免数据量大时扫描过多的记录。
办理子查询的分页办法或者JOIN分页办法。
JOIN分页和子查询分页的效率基本在一个等级上，花费的韶光也基本同等。
下面举个例子。一样平常MySQL的主键是自增的数字类型，这种情形下可以利用下面的办法进行优化。
下面以真实的生产环境的80万条数据的一张表为例，比较一下优化前后的查询耗时：
-- 传统limit，文件扫描 [SQL]SELECT FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000,2; 受影响的行: 0 韶光: 5.371s -- 子查询办法，索引扫描 [SQL] SELECT FROM tableName WHERE id >= (SELECT id FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000 , 1) LIMIT 2; 受影响的行: 0 韶光: 0.274s -- JOIN分页办法 [SQL] SELECT FROM tableName AS t1 JOIN (SELECT id FROM tableName ORDER BY id desc LIMIT 500000, 1) AS t2 WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT 2; 受影响的行: 0 韶光: 0.278s
可以看到经由优化性能提高了将近20倍。
优化事理子查询是在索引上完成的，而普通的查询时在数据文件上完成的，常日来说，索引文件要比数据文件小得多，以是操作起来也会更有效率。由于要取出所有字段内容，第一种须要超过大量数据块并取出，而第二种基本通过直接根据索引字段定位后，才取出相应内容，效率自然大大提升。
因此，对limit的优化，不是直策应用limit，而是首先获取到offset的id，然后直策应用limit size来获取数据。
在实际项目利用，可以利用类似策略模式的办法去处理分页，例如，每页100条数据，判断如果是100页以内，就利用最基本的分页办法，大于100，则利用子查询的分页办法。
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