摘要：
如何优化Mysql千万级快速分页？两步。1，垂直分表。拆表，按你的各个应用场景，如微信登录、qq登录，每个应用场景一张表，这张表的字段比原表少，仅仅将该场景用到的字段存进去。2，水... 如何优化Mysql千万级快速分页？
两步。
1，垂直分表。拆表，按你的各个应用场景，如微信登录、qq登录，每个应用场景一张表，这张表的字段比原表少，仅仅将该场景用到的字段存进去。
2，水平分表。经过第一部后，将每个子表进行水平拆分，。具体方法，比如手机号登录场景的子表，可按手机号末尾一位取模，再分为10个子表，每个子表数据量百万级，mysql性能差不多可以忍受。对了，别忘建个索引。
总结一下，要达到的目的无非两个：瘦表，单表数据量级不要超过百万级
mysql分页技术中用到的关键字？
mysql数据库分页用limit关键字，它后面跟两个参数：startIndex和pageSize。如：请求第2页，每页10条数据，departmentId代表部门编码,以科研部的员工为例，假设其部门编码为1001Java code：
int cpage = 2;int pageSize = 10;int startIndex = (cpage-1)*pageSize;String sql = "select * from deployees from departmentid='1001' limit "+startIndex+","+pageSize;
为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢，如何优化？
使用合理的分页方式以提高分页的效率
正如楼主所说，分页查询在我们的实际应用中非常普遍，也是最容易出问题的查询场景。比如对于下面简单的语句，一般想到的办法是在name，age，register_time字段上创建复合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。
如上例子，当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 100000, 50” 时，此时我们会发现，只取50条语句为何会变慢?
原因很简单，MySQL并不知道第 100000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次，因此会感觉非常的慢。
通常，我们在做分页查询时，是可以获取上一页中的某个数据标志来缩小查询范围的，比如时间，可以将上一页的最大值时间作为查询条件的一部分，SQL可以优化为这样：
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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
