从根上理解MySQL的Limit底层原理
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造数据
老样子，先建个表。
还是这张表，表里我创建了近 10W 条数据。
CREATE TABLE demo_info(
id INT NOT NULL auto_increment,
key1 VARCHAR(100),
key2 INT,
key3 VARCHAR(100),
key_part1 VARCHAR(100),
key_part2 VARCHAR(100),
key_part3 VARCHAR(100),
common_field VARCHAR(100),
PRIMARY KEY (id),
KEY idx_key1 (key1),
UNIQUE KEY uk_key2 (key2),
KEY idx_key3 (key3),
KEY idx_key_part(key_part1, key_part2, key_part3)
)ENGINE = INNODB CHARSET=utf8mb4;
id 列是主键，key1 列是二级索引列。
查看执行计划
从 sql 执行计划看 Limit 的影响，分析一下 sql 执行计划。
在二级索引 idx_key1 中，key1 列是有序的，查找按 key1 列排序的第 1 条记录，MySQL 只需要从 idx_key1 中获取到第一条二级索引记录，然后直接回表取得完整的记录即可，这个很容易理解。
如果我们把上边语句的 limit 1 换成limit 10000, 1，则却需要进行全表扫描，并进行 filesort，执行计划如下：
explain select * from demo_info order by key1 limit 10000, 1;
有的同学就很不理解了：limit 10000, 1也可以使用二级索引 idx_key1 呀，我们可以先扫描到第 10001 条二级索引记录，对第 10001 条二级索引记录进行回表操作就好了啊。
由于 MySQL 实现缺陷，不会出现上述的理想情况，它只会全表扫描 + filesort，下边我们分析一下。
Limit 执行过程
下面我们从 server 层和存储引擎层分析 Limit 执行过程，MySQL 其实是分为 server 层和存储引擎层的：
server 层负责处理一些通用的事情，诸如连接管理、SQL 语法解析、分析执行计划之类的东西
存储引擎层负责具体的数据存储，诸如数据是存储到文件上还是内存里，具体的存储格式是什么样的之类的。我们现在基本都使用 InnoDB 存储引擎，其他存储引擎使用的非常少了，所以我们也就不讨论其他存储引擎了。
MySQL 中一条 SQL 语句的执行是通过 server 层和存储引擎层的多次交互才能得到最终结果的。先不用 Limit 子句举一个简单例子分析：
SELECT * FROM demo_info WHERE key1 > 'a' AND key1 < 'b' AND common_field != 'a';
server层会分析到上述语句可以使用下边两种方案执行：
方案一：使用全表扫描
方案二：使用二级索引 idx_key1，此时需要扫描 key1 列值在('a', 'b')之间的全部二级索引记录，并且每条二级索引记录都需要进行回表操作。
server 层会分析上述两个方案哪个成本更低，然后选取成本更低的那个方案作为执行计划。然后就调用存储引擎提供的接口来真正的执行查询了。
这里假设采用方案二，也就是使用二级索引 idx_key1 执行上述查询。那么 server 层和存储引擎层的执行过程如下：
server 层：“去查查 idx_key1 二级索引的('a', 'b')区间的第一条记录，然后把回表后把完整的记录返给我”
InnoDB 层：InnoDB 就通过 idx_key1 二级索引对应的 B+ 树，快速定位到扫描区间('a','b')的第一条二级索引记录，然后进行回表，得到完整的聚集索引记录返回给 server 层。server 层收到完整的聚集索引记录后，继续判断 common_field!='a' 条件是否成立，如果不成立则舍弃该记录，否则将该记录发送到客户端。然后对存储引擎说：“请把下一条记录给我”
注意：
❝此处将记录发送给客户端其实是发送到本地的网络缓冲区，缓冲区大小由 net_buffer_length 控制，默认是 16KB 大小。等缓冲区满了才真正发送网络包到客户端。
❞
InnoDB 层：InnoDB 找到 idx_key1 的('a', 'b')区间的下一条二级索引记录，然后进行回表操作，将得到的完整的聚集索引记录返回给 server 层。
注意：
❝不论是聚集索引记录还是二级索引记录，都包含一个称作 next_record 的属性，各个记录根据 next_record 连成了一个链表，并且链表中的记录是按照键值排序的（对于聚集索引来说，键值指的是主键的值，对于二级索引记录来说，键值指的是二级索引列的值）。
❞
server 层收到完整的聚集索引记录后，继续判断 common_field!='a' 条件是否成立，如果不成立则舍弃该记录，否则将该记录发送到客户端。然后对存储引擎说：“请把下一条记录给我哈”
… 然后就不停的重复上述过程。
直到 InnoDB 发现根据二级索引记录的 next_record 获取到的下一条二级索引记录不在('a', 'b')区间中，就跟 server 层说：“('a', 'b')区间没有下一条记录了”
server 层收到 InnoDB 说的没有下一条记录的消息，就结束查询。
现在大家就知道了 server 层和存储引擎层的基本交互过程了。
那 limit 在哪里起作用呢？
MySQL 是在 server 层准备向客户端发送记录的时候才会去处理 limit 子句中的内容。举个例子：
select * from demo_info order by key1 limit 10000, 1;
如果使用 idx_key1 执行上述查询，那么 MySQL 会这样处理：
server 层向 InnoDB 要第 1 条记录，InnoDB 从 idx_key1 中获取到第一条二级索引记录，然后进行回表操作得到完整的聚集索引记录，然后返回给 server 层。server 层准备将其发送给客户端，此时发现还有个 limit 10000, 1 的要求，意味着符合条件的记录中的第 10001 条才可以真正发送给客户端，所以在这里先做个统计，我们假设 server 层维护了一个称作 limit_count 的变量用于统计已经跳过了多少条记录，此时就应该将 limit_count 设置为 1。
server 层再向 InnoDB 要下一条记录，InnoDB 再根据二级索引记录的 next_record 属性找到下一条二级索引记录，再次进行回表得到完整的聚集索引记录返回给 server 层。server 层在将其发送给客户端的时候发现 limit_count 才是 1，所以就放弃发送到客户端的操作，将 limit_count 加 1，此时 limit_count 变为了 2。
… 重复上述操作
直到 limit_count 等于 10000 的时候，server 层才会真正的将 InnoDB 返回的完整聚集索引记录发送给客户端。
从上述过程中我们可以看到，MySQL 中是在实际向客户端发送记录前才会去判断 limit 子句是否符合要求，所以如果使用二级索引执行上述查询的话，意味着要进行 10001 次回表操作。server 层在进行执行计划分析的时候会觉得执行这么多次回表的成本太大了，还不如直接全表扫描 + filesort 快呢，全表扫描 + filesort 就是把聚集索引中的记录都依次与给定的搜索条件进行比较，把符合搜索条件的记录再进行排序，MySQL 认为这样操作的成本比多次回表成本低，所以就选择了后者执行查询。
注意
有一个点很容易混淆，走 PRIMARY 索引和全表扫描有什么区别呢？他们其实都是在聚集索引上操作的（聚集索引 B+ 树的叶子结点是根据主键排好序的完整的用户记录，包含表里的所有字段），区别就在于
全表扫描将聚集索引 B+ 树的叶子结点依次顺序扫描并判断条件，在以下几种情况会走全表扫描：
select * from demo_info 这种无条件的查询语句 select * from demo_info where common_field != 'a'这种条件字段 common_field没有建索引的情况 select * from demo_info order by key1 limit 10000, 1 条件字段 key1 建了索引但是 MySQL 认为走二级索引的成本比全表扫描成本高的情况。
PRIMARY 索引是利用二分思想将聚集索引 B+ 树到指定范围区间进行扫描，比如select * from demo_info where id in (1, 2)这种条件字段是主键 id，可以很好的利用 PRIMARY 索引进行二分的快速查询。
怎么解决这个问题？
由于 MySQL 实现 limit 子句的局限性，在处理诸如limit 10000, 1这样的语句时就无法通过使用二级索引来加快查询速度了么？其实也不是，只要把上述语句改写成：
select * from demo_info d,
(select id from demo_info order by key1 limit 10000, 1) t
WHERE d.id = t.id;
-- 或者这么写
select * from demo_info d
join
(select id from demo_info order by key1 limit 10000, 1) t
on d.id = t.id
这样，select id from demo_info order by key1 limit 10000, 1作为一个子查询单独存在，由于该子查询的查询列表只有一个 id 列，MySQL 可以通过仅扫描二级索引 idx_key1 的叶子结点不用回表，然后再根据子查询中获得到的主键值去表 demo_info 中进行查找。这样就省去了前 10000 条记录的回表操作，从而大大提升了查询效率！