摘要：
mysql分页查询为什么会丢失数据？在MySQL中进行分页查询时，如果不正确地设置分页参数，可能导致数据丢失。以下是一些常见的原因：1. 错误的查询逻辑：在编写分页查询语句时，如果... mysql分页查询为什么会丢失数据？
在MySQL中进行分页查询时，如果不正确地设置分页参数，可能导致数据丢失。以下是一些常见的原因：
1. 错误的查询逻辑：在编写分页查询语句时，如果逻辑错误可能导致查询结果的偏移量不正确，进而导致数据丢失。例如，设置了错误的起始行数或限制行数。
2. 唯一性约束：如果使用分页查询时涉及到唯一性约束的列（如主键），并且在不同页之间有新增或删除操作，可能会导致数据丢失。例如，当一页的新增或删除操作影响到另一页的数据时，可能会导致部分数据被跳过或重复显示。
3. 并发操作：在高并发环境下，如果有其他的并发操作同时修改查询结果的数据，可能会导致数据丢失。例如，当进行分页查询时，如果有其他并发的更新或删除操作在查询过程中进行，可能会导致部分数据无法显示或不一致。
为了避免分页查询导致的数据丢失问题，可以考虑以下几点：
1. 确保正确的查询逻辑：仔细编写分页查询语句，确保设置正确的起始行数和限制行数，以及正确的排序条件。
2. 使用稳定的排序列：在分页查询中，使用稳定的排序列，例如有唯一性保证的列，以避免数据丢失。这可以使用具有稳定排序特性的列作为排序条件，例如使用主键进行排序。
3. 使用锁和事务：在并发环境下，使用合适的锁和事务控制来保证查询的一致性。这可以确保在查询过程中不会发生并发的数据修改操作。
4. 使用合适的分页库或框架：如果使用较复杂的查询需求，考虑使用成熟的分页库或框架，它们通常会提供更完善和高效的分页查询功能，避免数据丢失问题。
需要根据具体的应用场景和查询需求来评估和选择适当的解决方案，以避免分页查询导致的数据丢失问题。
为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢，如何优化？
题主给的这个sql其实想要的数据也就20条吧(你那个300020应该是打错了，不可能是实际业务一页显示30多万条记录)，单纯查三十多万数据其实很快，为什么分页后就很慢？
变慢的原因，一方面是select *，另一方面是数据量较大，还有一个是带有排序操作。本质是分页查询时，会先查询出limit + offset条记录，然后截取后面的offset记录。
Mysql数据库作为一款比较主流的开源关系型数据库，市场上我觉得貌似开发者没有一个没用过吧。
影响MySQL查询性能的因素有很多，比如sql，表结构设计，磁盘io，网卡io，高并发，数据库相关参数配置，还有服务器硬等。
这里面涉及最多也是面试中最常问的就是有关sql的优化。
因为很多性能上的问题来自sql的比较多，mysql数据库在数据量级达到百万以上性能是逐渐下降的。
关于sql优化又有很多优化的方向和手段。比如对表结构的字段类型，默认值，索引等最基础的做一些优化，然后编写的sql最好要能完全命中索引。
当然并不是说建索引就一定命中，不走索引就一定慢。这取决于mysql的执行计划。
还有建索引也并不是越多越好，单表索引最好不要超过6个，毕竟索引也占空间，数据更新的同时，还牵扯到索引文件的维护。
OK说了这么多，到底该怎么对这个分页又排序做优化呢？
我的做法就是合理利用主键索引来处理
select a.* from table a inner join (select id from table
limit 300000,20）
b on a.id=b.id;
然后排序最好放到代码层面上去。
希望我的回答能帮到你
问题
我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：
执行一下脚本：
现在执行以下 SQL 看看效果：
...
执行了 16.80s，感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：
感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：
我们格式化一下 SQL：
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2. 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，
而关联子查询就需要循环迭代：
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： 扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下：
\1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
这个得明白mysql的存储原理 讲个例子 一个小区有很多栋 一栋有很多层 一层有很多室 你哪个小区哪一栋那一层都不告诉它 它能一下找到吗 虽然它也想快点帮你找到
