一. 前言
MySQL 的分页查询在我们的开发过程中还是很常见的，比如一些后台管理系统，我们一般会有查询订单列表页、商品列表页等。

示例：

SELECT * FROM `goods`  order by create_time  limit 0,10;

在了解order by和limit的工作原理之前，我们首先回顾下 MySQL 的执行流程和索引结构。

 注： 下面没有特别说明默认 MySQL 的引擎为 InnoDB 为讲述方便使用 select * ，生产环境不建议使用
1.1. 执行流程

MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分，对于这个就不展开讲了。只需要知道一条 SQL 语句是从客户端发起请求到 Server 层，Server 层处理之后选出成本最低的执行计划去存储引擎层进行数据查询，查询出来的数据返回给 Server 层处理，最后返回给客户端。（存储引擎层根据扫描区间定位拿到数据给到 Server 层，剩下的过滤、排序、分页等操作是在 Server 层载进行处理的）。

1.2 索引结构

InnoDB 存储引擎的索引是一颗 B+ 树，只有主键索引树会存储全部的行记录数据，二级索引只会存储该记录对应的主键 id。所以我们使用二级索引查询数据时，如果查询的字段在二级索引没办法完全覆盖，则需要回表。

二 . order by 工作原理
 准备工作
创建一张商品表，并且给价格字段设置索引

CREATE TABLE goods (
        id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
        name VARCHAR(255) NOT NULL comment '商品名称',
        price DECIMAL(10,2) NOT NULL comment '售价',
        create_time  DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL COMMENT '创建时间',
        update_time  DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间'
);
create index idx_price on goods (price);

插入测试数据

delimiter $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS proc_batch_insert;
CREATE PROCEDURE proc_batch_insert()
BEGIN
    DECLARE pre_name BIGINT;
    DECLARE priceVal INT;
    DECLARE i INT;
    SET pre_name=1;
    SET priceVal=30;
    SET i=1;
    WHILE i < 1000000 DO
            INSERT INTO goods(`name`,price,create_time,update_time) VALUES(CONCAT('商品',pre_name),(priceVal+i)%100,NOW(),NOW());
            SET pre_name=pre_name+1;
            SET i=i+1;
        END WHILE;
END $$

delimiter ;
call proc_batch_insert();

2.1 索引扫描排序

EXPLAIN SELECT * FROM goods where price > 10 and price < 13 ORDER BY price;

我们发现这条 sql 使用了索引 idx_price,索引结构如下：

首先会根据二级索引idx_price进行查询找到满足price > 10 and price < 13区间的主键值，因为我们的查询条件是SELECT *,所以需要回表查询到对应的行记录。由于ORDER BY price，我们是需要对查询出来的结果按照价格从小到大进行排序。我们刚刚的数据就是从二级索引idx_price查询出来的，本就是根据price字段排序的，所以无需再排序，直接把查询的数据返回给客户端就行了。

2.2 文件排序（filesort）
以下 3条 sql 语句都会使用文件排序

-- Using where; Using filesort
EXPLAIN SELECT * FROM goods where price > 10 and price < 30 ORDER BY price;
-- Using where; Using filesort
EXPLAIN SELECT * FROM goods where name like '商品 1%' ORDER BY price;
-- Using index condition; Using filesort
EXPLAIN SELECT * FROM goods where price > 10 and price < 13 ORDER BY name;

对于第二条 sql ，我们很容易判断出来，使用不了二级索引idx_price，只能全表扫描查询出符合条件的行记录再去进行文件排序。那么第一条 sql 只是查询范围比之前的更大了，为什么就不走二级索引了呢？

我们前面介绍执行流程时说道：MySQL 会选择执行成本最低的执行计划。这条 sql 的查询范围是price > 10 and price < 30,满足这个条件的数据是很多的，每一条数据都需要进行回表查询。这样大量的回表查询，MySQL 认为是很慢的，所以没有使用二级索引。

第三条 sql 虽然可以使用到二级索引idx_price，但是需要排序的字段是name，那么二级索引的作用就只是帮助我们加快查询，而排序操作还是需要使用文件排序。

什么是文件排序呢？文件排序分成两种：全字段排序、rowid 排序。接下来，我们分别讲解这两种排序工作原理。

2.2.1 全字段排序
MySQL 会给每个线程分配一块内存用于排序 sort_buffer。sort_buffer_size，就是 MySQL 为排序开辟内存（sort_buffer）的大小。如果要排序的数据量小于 sort_buffer_size，排序就在内存中完成。但如果排序数据量太大，内存放不下，则不得不利用磁盘临时文件来辅助排序。

EXPLAIN SELECT * FROM goods where price > 10 and price < 13 ORDER BY name;

我们根据这条 sql 来分析查询过程：
1.先根据二级索引idx_price查询出满足过滤条件的数据
2.根据主键 id 进行回表操作查询出对应的行记录
3.数据汇总到 sort_buffer 按照name进行排序
4.将排序好的结果集返回给客户端

2.2.2 rowid 排序
我们发现全字段排序会存在一个问题：如果表中的字段非常多，我们把整个行记录放入 sort_buffer 里面进行排序时，能够放入的行记录就会很少，排序性能差。

max_length_for_sort_data ，是 MySQL 中专门控制用于排序的行数据的长度的一个参数。它的意思是，如果单行的长度超过这个值，MySQL 就认为单行太大，要换一个算法。使用 rowid 排序：需要排序的字段 + 主键 id 放入 sort_buffer 进行排序。

还是使用上述 sql 分析：
1.可以使用二级索引，所以先根据二级索引idx_price查询出满足过滤条件的数据
2.根据主键 id 进行回表操作查询出对应的行记录
3.将排序字段name和主键 id 一起放入 sort_buffer 进行排序

4.根据主键 id 再去主键索引查询全部字段返回给客户端

如果 MySQL 实在是担心排序内存太小，会影响排序效率，才会采用 rowid 排序算法，这样排序过程中一次可以排序更多行，但是需要再回到原表去取数据。如果 MySQL 认为内存足够大，会优先选择全字段排序，把需要的字段都放到 sort_buffer 中，这样排序后就会直接从内存里面返回查询结果了，不用再回到原表去取数据。

这也就体现了 MySQL 的一个设计思想：如果内存够，就要多利用内存，尽量减少磁盘访问。对于 InnoDB 表来说，rowid 排序要求回表多造成磁盘读，因此不会被优先选择。

2.2.3 排序算法
我们前面说在 sort_buffer 进行排序，但是没有说明具体是什么排序算法，其实我们这个排序算法是需要分情况的，具体如下：
1.若排序内容能全部放入内存，则仅在内存中使用快速排序；
2.若排序内容不能全部放入内存，则分批次将排好序的内容放入文件，然后将多个文件进行归并排序

3.若排序中包含 limit 语句，则使用堆排序优化排序过程

三. limit 工作原理
Server 层维护了一个称作 limit_count 的变量用于统计已经跳过了多少条记录。limit m , n 工作原理就是先读取前面 m+n 条记录，然后抛弃前 m条，读后面 n条想要的，所以 m越大，偏移量越大，性能就越差。

# 堆代码 duidaima.com
EXPLAIN SELECT * FROM goods where price > 10 and price < 13 ORDER BY name limit 500,10;

如上述 sql 语句，MySQL 先查询 510 条数据，按照ORDER BY的工作原理进行条件查询和排序，最后汇总的结果在返回给客户端之前，MySQL 会截取第 501 到 510 条数据，最后把这 10 行记录返回给前端。

四. 常见问题分析
4.1 排序字段使用非唯一字段导致乱序问题
我们平常使用的分页查询,如果没有用到索引排序底层的排序算法是堆排序，由于是堆排序是不稳定排序，会产生乱序问题。

 备注：分页查询商品表，根据创建时间进行排序

SELECT * FROM `goods`  order by create_time  limit 0,10;

但是如果此时数据库的商品数据都是通过 Excel 导入进去的，那么它们的创建时间都是一样的，那就会乱序。

5 个商品的顺序是不一定的（堆排序：不稳定排序），当我们从第一页到第二页时，商品 3又到了第一页。那么我们就一直找不到商品 3。对于这个问题，我们可以改成按照主键 id 排序。

4.2 深度分页问题

SELECT * FROM goods ORDER BY price LIMIT 80000,10

这样的 sql 就是深度分页了，我们之前讲到，MySQL 的底层会查询出 80010 条数据进行文件排序（因为查询数量太多，回表次数过多，MySQL 便不使用二级索引），然后再截取第 80001 到 第80010 条数据返回给客户端。

要解决这种深度分页问题首先应该在产品的设计方面避免这种情况，还有就是我们在查询分页数据时应该需要根据时间做好限制，减少数据，以及对前端传进来的 start、limit 字段进行判断限制。如果还是需要深度分页，就需要利用子查询来实现。

SELECT * FROM goods g
INNER JOIN
(SELECT id FROM goods ORDER BY price LIMIT 80000,10) AS d
ON g.id=d.id;

子查询使用二级索引查出满足条件的主键，然后进行分页过滤出我们需要主键 id，再去主键索引查询数据（因为排序字段就是我们的二级索引字段，所以查询出来的数据直接就是有序的，无需再进行文件排序）。