前言
MySQL 分页是个很常见的项目需求，因为数据量的问题，我们既无法一次导出所有的数据给用户，用户也无法一次性看完所有的数据，所以分页实际上是个很常见的需求。
除了感叹中文内容圈子里有用的内容越来越稀缺，我想做点什么外，我也想将自己的找到解决方案记录下来，以便以后自己忘记了，能有据可查。
通用分页
对于 MySQL 这样烂大街的数据库，分页的实现有无数的教程和例子，但是大多数的例子就是下面这样的
# 对应的 URL 形式
/news?page=1&per_page=30
# MySQL 专门的 limit 语句实现
SELECT * FROM news limit (page * per_page), per_page
# 标准实现的数据库查询语句实现，如 PostgreSQL
SELECT * FROM news OFFSET (page * per_page) limit per_page
这样的分页实现，是最为常见的分页方案，也是最简单最容易理解的分页方案。如果要考虑总页数，那就自己增加一个全库的 COUNT() 查询总数即可。
但是这样的分页方案也有明显的缺陷，那就是在数据量大的时候，limit 语句容易造成全表扫描，因而效率较低
这里的数据量大的程度，是指数据的条目数以百万甚至千万起算，并且这里的查询均以为 主键 作为查询的条件，不涉及其他索引和其他语句的查询的前提下。
其实数据量小的情况下，直接使用
limit查询最方便，不必去折腾什么高性能的查询分页的实现，一来没有必要，二来过早优化在没有用到排序的情况下，直接使用
limit来分页，即使有千万级别的数据，其实性能是相当不错的，能够在秒级别返回查询结果，对于多数的应用来说是够用的
子查询分页
针对使用 limit offset 在大量数据里的性能问题，如果使用子查询的话，尤其是涉及 主键 排序的时候的性能，有个稍微变通的查询方法
# 对应的 URL 形式
/news?page=1&per_page=30
# MySQL 专门的 limit 子查询实现
SELECT * FROM news WHERE id >= (SELCT id FROM news limit (page * (per_page - 1)), per_page)
如果使用 MySQL 5.1 不支持上面带 limit 的子查询，可以自己手动改为 inner join 的实现
还有一种类似的变种实现方法，就是使用 SQL In Query 实现如下
# 使用 IN 查询
SELECT * FROM news WHERE id IN (SELECT id FROM news ORDER BY id limit (page * (per_page - 1)), per_page)
两者的查询效率是差不多的，千万级别的数据，单纯使用主键排序，能在秒级返回分页查询结果
使用第二种 SQL In Query 实现，可以考虑将需要分页表中的主键 ID 单独成表，然后独立查询，如果数据量实在太大的情况下，这样的单独主键 ID 表能极大提供分页排序输出的速度。
这样的子查询的方式，跟前面的最简单的分页方式近似，也兼顾了性能。千万级别的数据能在秒级别返回查询结果，也能一定程度使用带索引的列进行排序。
这样的方式稍微兼顾了主键排序的结果，还是可以使用的。很多的互联网公司内（比如阿里巴巴，阿里的 JAVA 开发手册内有这个案例）也是将这个语句作为默认的分页实现的
流式分页/游标分页
其实没有什么流式分页这种业界的分页方式，我自己创造的名词实现吧
多数的时候大家将这样的方式叫做 游标分页
对于 timeline 这样的数据流，传统的分页显得很不合适，因为时间线的条目是一直增长的，并且增长得很快，你很难去定义第一页第二页这样的概念。传统的分页对于时间线这样的实现，很容易造成漏数据。
但是时间线的数据流是天然自增的数据，因此引入流式分页的概念，严格来说，流式分页并不能算成一种分页的方式，因为它只是针对数据流某个时间间隙之间的数据
流式分页的实现在 Twitter 和 Facebook 的 API 设计上表现得很明显
# Twitter
"search_metadata": {
"max_id": 250126199840518145,
"since_id": 24012619984051000,
"refresh_url": "?since_id=250126199840518145&q=php",
"next_results": "?max_id=249279667666817023&q=php",
"count": 10,
"completed_in": 0.035,
"since_id_str": "24012619984051000",
"query": "php",
"max_id_str": "250126199840518145"
}
# Facebook
{
"data": [
... Endpoint data is here
],
"paging": {
"cursors": {
"after": "MTAxNTExOTQ1MjAwNzI5NDE=",
"before": "NDMyNzQyODI3OTQw"
},
"previous": "/albums?limit=25&before=NDMyNzQyODI3OTQw"
"next": "/albums?limit=25&after=MTAxNTExOTQ1MjAwNzI5NDE="
}
}
从两者的 API 接口文档数据，可以充分看得出两者的设计殊途同归
无论是 Twitter 还是 Facebook，其流式分页都是通过指定当前查询的 min_id/since_id 和 max_id/last_id 来查询当前所有数据中的某个时间段的数据，通过指定 min_id/since_id 和 max_id/last_id 来查询的效率极其高，以 Facebook 的查询来说明编程的实现如下
# 对应的 URL 形式，向前翻页
/news?limit=30&before=[min_id]
# MySQL 专门的 limit 语句实现
SELECT * FROM news WHERE id <= [min_id] limit per_page
# 对应的 URL 形式，向后翻页
/news?limit=30&after=[max_id]
# MySQL 专门的 limit 语句实现
SELECT * FROM news WHERE id >= [max_id] limit per_page
使用流式翻页的同学一般都知道 下一页 是如何实现的，毕竟传入最大的 max_id 即可
但是大家一般都会困惑于 上一页 如何实现的，其实最简单的方案就是类似 Facebook 这样的针对向前翻页和向后翻页的区别 URL 参数对待，否则的话，要么建立缓存表或者另建立分页表，要么就只能一页一页往下翻，不能往前翻页（类似于手机时间线流动的感觉）
流式分页/游标分页实现起来尤其简单，不过只适合主键 ID 自增且连续的情况，性能也好到不得了
前端记得针对 向前翻页 和 向后翻页 区别 URL 参数对待，这是编程中大多数同学没法转过弯来的地方。并且
min_id/since_id和max_id/last_id不必同时传入查询，因为这样就无法掌控查询的条目数量（从用户前端查询的角度而言，不是从 DBA 的角度而言）最好的方式是类似 Facebook 这样的方式
min_id/since_id和max_id/last_id只传入其中一个，每个分页的条目数量使用limit字段单独管控，也方便限制用户前端查询条目数量，不至于查询一个巨大的数量导致数据库卡死。
其他分页方式
此处暂无，以后我有发现再更新吧
其实有一些使用 MySQL+Redis 实现的分页方式，感觉略微奇葩，只能针对特定的场景使用，这里就不一一整理了
结语
对于普通的应用，尤其是数据量在百万级别以下的应用，其实 MySQL 通用的分页方式性能足够，而且足够简单并且方便使用，不必过早优化。只要做好最大分页数量和分页每页的数量限制，MySQL 的缓存适当针对机器的性能和应用的实际需求调优一下，通用的分页方式性能足够。我想，多数的应用，其实都是到不了百万级别的数据量吧
不过考虑到编程实现的方便程度，其实最后的流式分页/游标分页的方式，编程实现是最简单的，并且性能根本无须考虑，哪怕你有亿级的数据。并且流式分页/游标分页非常适合在 API 中分页输出，在手机信息流中这种无线滚动的信息流中进行分页输出，不会丢也不会重复输出某个条目，优势非常明显，堪称最佳的分页方式。不过话说回来，缺点也很明显，就是不能像普通分页那样有第一页第二页到第N页的数字页码，简单说就是没有页数的概念了，前端页面输出一般只有上一页和下一页这样简单的翻页按钮
需要提醒的是，所有的分页查询条件都必须建立索引，并且不能有 TEXT 字段。MySQL 的索引字段中，VARCHAR(32) 我都觉得很大了， TEXT 字段简直是不能容忍的，不怕死的可以自己试试。