日常项目随着业务扩张，mysql存储数据量大时（千万级+）使用limit分页，随着页码的增大，查询效率会变的低下。
数据量在万级别，任何查询只要sql正常，用户体验估计无感知。作为码农应时刻以代码最优实现为目标。
示例：
table_test：除id自增主键外，其余字段均为设置索引。
分页查询
limit原理：扫描n+size条数据，丢弃前n条，返回size条，故越后越慢。
SELECT * from table_test LIMIT 10 OFFSET 20000000
# 在4kw数据下，查询时间233.385s
优化1
减少扫描行数，提升查询速度
SELECT * from table_test WHERE id >= 20000000 LIMIT 10
优化2
子查询
SELECT * from table_test WHERE id >=
(SELECT id from table_test limit 20000000 ,1) LIMIT 10
优化3
另一种方式的子查询
SELECT a.* from table_test a
JOIN (SELECT id from table_test limit 20000000, 10) b
ON b.id = a.id
优化后的速度3.232s，建议若有可排序字段，根据实际情况加入到查询语句，也能提升效率。不管采用哪种优化方案，查询效率相比未优化都是质的提升。
再来一发：
我们在按固定条件查询时【查询条件是非索引字段】，一般会这么写，如：
select * from table_test where name = '张三'
初看查询语句，没任何问题，但在数据量大时，查询效率极低。
测试发现：上述语句查询在4kw数据量时，查询时间xxx，emmm....反正是半天没查出来，手动stop了。
改良：加上limit 1，查询时间3.023s。
总之
优化思想：尽量减少mysql查询时扫描的行数。
