假設有表tb_sku，其表結構如下。
表中大約有200w條記錄，執行如下的sql 語句大約 4.36s 返回數據
select count(*) from tb_sku;
接著我們使用 對其進行分頁查詢：
select * from tb_sku limit 0,10;
limit 語句 其中0 代表起始位置，10 為每頁返回的數據數量。
如上圖所示，很快就返回了查詢結果。
接著我們再使用SQL 語句
select * from tb_sku limit 10,10;
語句從記錄位置10的位置開始再往下返回10 條記錄，也就是第二頁的信息。其返回時間也是比較快。
然后，我們加大起始位置 到100w如下，
select * from tb_sku limit 1000000,10;
此時返回時間需要0.74 s，這說明了使用limit 對大數據量的表進行分頁，位置越靠后效率越低。拿上面的例子來說，limit 會先對 100w 的數據進行排序，然后再返回10 條數據，而且僅僅返回100w 到 100w 零10條 的記錄，其他查詢的記錄都會丟棄掉，這種做法查詢排序的代價非常大。
由此我們需要對大數據量表進行limit 操作進行優化，官方給出的方案是通過覆蓋索引和子查詢的方式進行優化
根據這個思路首先對id 進行查詢
select id from tb_sku order by id limit 1000000,10;
查詢結果就只需要0.34s 比之前的0.74s要快多了。究其原因，因為直接返回id的信息，并沒有進行回表操作，所以速度別select * 要快
由于我們需要獲得select * 的信息，也就是tb_user 所有字段的信息，因此需要將上面的查詢結果和tb_user 進行jion 操作。
select s.* from tb_sku s ,(select id from tb_sku order by id limit 1000000,10 ) t where s.id = t.id;
這里通過查詢id 和子查詢 的方式將查詢結果縮短為 0.38s，比之前直接通過 select * 的方式要縮短一倍的查詢時間。
