当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。
准备工作
为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。
表名：order_history
描述：某个业务的订单历史表
主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type
字段情况：该表一共37个字段，不包含text等大型数组，最大为varchar(500)，id字段为索引，且为递增。
数据量：5709294
MySQL版本：5.7.16
线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。
以下的 sql 所有语句执行的环境没有发生改变，下面是基本测试结果：
select count(*) from orders_history;
返回结果：5709294
三次查询时间分别为：
| 8903 ms8323 ms8401 ms |
一般分页查询
一般的分页查询使用简单的 limit 子句就可以实现。limit 子句声明如下：
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
LIMIT 子句可以被用于指定 SELECT 语句返回的记录数。需注意以下几点：
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
如果只给定一个参数：它表示返回最大的记录行数目
第二个参数为 -1 表示检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行
初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)
下面是一个应用实例：
select * from orders_history where type=8 limit 1000,10;
该条语句将会从表 orders_history 中查询第1000条数据之后的10条数据，也就是第1001条到第10010条数据。
数据表中的记录默认使用主键（一般为id）排序，上面的结果相当于：
select * from orders_history where type=8 order by id limit 10000,10;
三次查询时间分别为：
| 3040 ms3063 ms3018 ms |
针对这种查询方式，下面测试查询记录量对时间的影响：
| select * from orders_history where type=8 limit 10000,1;select * from orders_history where type=8 limit 10000,10;select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;select * from orders_history where type=8 limit 10000,1000;select * from orders_history where type=8 limit 10000,10000; |
三次查询时间如下：
| 查询1条记录：3072ms 3092ms 3002ms查询10条记录：3081ms 3077ms 3032ms查询100条记录：3118ms 3200ms 3128ms查询1000条记录：3412ms 3468ms 3394ms查询10000条记录：3749ms 3802ms 3696ms |
