文章目录前言1.只有limit：2.limit和order by：3.limit和distinct配合使用：4.limit和group by配合使用：5.limit 0：6.sort_buffer_size的利用：结尾前言

参考：

mysql是我们经常使用的关系型数据库，我们常用的业务中也会涉及到分页的场景，limit使我们经常使用的函数，了解其原理也有助于我们工作当中的sql优化。

1.只有limit：

当sql覆盖索引的时候会走索引：

例如：

 EXPLAIN SELECT id FROM  `wx_login`  LIMIT  100,2

索引不覆盖的时候全表扫描：

 EXPLAIN SELECT * FROM  `wx_login`  LIMIT  100,2

如果两者一起使用，找到最初的row_count之后就完成这条语句，而不是对整个结果集去排序如果使用到索引字段排序排序的话，会非常快的完成。

解决排序结果集不固定的问题：

把查询列都进行排序：

SELECT  id,openid,nickname  FROM  `wx_pay` ORDER BY openid,id  LIMIT 5替代：SELECT  id,openid,nickname  FROM  `wx_pay` ORDER BY openid  LIMIT 5

当两者一起使用的时候，也是类似于order by和limit，当查询到结果集就会停止检索。

4.limit和group by配合使用：

group by 进行汇总的时候，如果有limit，那么当查询到row_count后不会计算额外的group by的值，是一个比较不错的可以利用的优化点。

5.limit 0：

当我们想要监测sql的合法性的时候,limit 0会非常快的返回一个空结果， 当然select 1也是可以的

6.sort_buffer_size的利用：

sort_buffer_size是一个connection级参数，在每个connection第一次需要使用这个buffer的时候，一次性分配设置的内存。并不是越大越好，由于是connection级的参数，过大的设置+高并发可能会耗尽系统内存资源。官方文档推荐范围为256KB~2MB，一般设置为2M。

查询命令：

SHOW VARIABLES LIKE '%sort_buffer_size%'; 

查询结果:

查询语句：

select  * from tb limit m,n

排序缓存的参数sort_buffer_size，如果m+n的结果集小于参数，那么服务器会避免一个文件排序操作，使得完全在内存中完成，来提升性能。

排序方式

原理

特点

内存排序+limit

扫描表，在内存中维护数据队列，如果队列满了，则把末尾的进行移除，知道满足m、n的数据记录

扫描表，消耗的是cpu资源

文件排序+limit

扫描表，跟上面一样，写入排序文件中满足排序结果集筛选

消耗磁盘io的资源

考虑n的值大小来平衡性能

结尾

上面就是这篇文章要写的limit的相关的知识点，当然是用limit的时候我们要结合业务去优化，比方说我们可以利用limit的一些条件值筛选调大部分的数据比方说利用id>1000或者时间过滤，这就是其中的原理，如果你有什么其他补充的，欢迎给我进行留言。希望喜欢这篇文章的朋友转载、点赞、赞赏。