前置说明：下面对比以 MySQL 为主（InnoDB），同时补充 PostgreSQL、SQL Server 的差异；核心痛点不是 LIMIT，而是大偏移量
OFFSET N。 测试前提：主键自增、有合适索引、单表，无复杂 join，数据量 10w～1000w。
一、主流分页方式汇总
LIMIT offset, size（传统偏移分页）
SELECT * FROM t ORDER BY id LIMIT 10000, 20;
主键书签分页（keyset / 游标分页，推荐）
SELECT * FROM t WHERE id > 10000 ORDER BY id LIMIT 20;
子查询先定位偏移（延迟关联）
SELECT a.* FROM t a
INNER JOIN (SELECT id FROM t ORDER BY id LIMIT 10000,20) b
ON a.id = b.id;
ROW_NUMBER () 窗口函数分页
SELECT * FROM (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY id) AS rn FROM t
) tmp WHERE rn BETWEEN 10001 AND 10020;
SQL Server OFFSET ... FETCH
SELECT * FROM t ORDER BY id OFFSET 10000 ROWS FETCH NEXT 20 ROWS ONLY;
PostgreSQL LIMIT/OFFSET 和 MySQL 行为接近，另外支持
FETCH
二、性能对比表
关键原理（MySQL InnoDB）
LIMIT 10000,20：
按索引有序扫描 10020 行
扔掉前面 10000 行，返回后面 20 行 👉 offset 越大，丢弃的数据越多，时间线性上涨。
书签分页 where id>xxx limit 20：
索引直接定位
id>xxx的位置只读取需要的 20 行 👉 无论第几页，扫描行数固定，性能稳定。
三、扩展：多字段排序下的书签分页
很多场景不是按 id，而是 order by create_time, id（防止时间重复顺序错乱）
-- 上一页最后一条：create_time='2026-10-01 12:00:00', id=12345
SELECT * FROM t
WHERE create_time < '2026-10-01 12:00:00'
OR (create_time = '2026-10-01 12:00:00' AND id < 12345)
ORDER BY create_time DESC, id DESC
LIMIT 20;
联合索引：(create_time desc, id desc)，否则性能暴跌。
限制：不能跳页；前端只能记住上一页最后一条的排序字段值，不能输入页码。
四、各个数据库特殊点
PostgreSQL
OFFSET和 MySQL 一样，深分页慢；同样优先 keyset；
支持
FETCH NEXT n ROWS ONLY，语法糖，底层和 LIMIT 无本质区别；大结果集排序会耗 shared buffer。
SQL Server
OFFSET ... FETCH就是官方分页，本质也是偏移分页，深分页一样慢；窗口函数
ROW_NUMBER()经常被业务用来分页，但千万不要深偏移；书签方案同样最优。
Oracle
老版本：
ROWNUM嵌套分页，经典两层子查询，深分页开销巨大；12c+：
OFFSET ... FETCH，同样偏移分页；最优依然是 keyset。
五、常见误区
❌ “加了索引 LIMIT 大偏移就很快” 索引只是让排序快，offset 丢弃行的开销依然存在。
❌ “ROW_NUMBER 比 LIMIT 性能更好” 小页码差别不大，深偏移下更慢，因为要计算、存储行号。
❌ “延迟关联可以无限深分页” 只是优化了回表，扫描 offset 行的成本还在，offset 几十万照样慢。
❌ 用 count (*) 算总条数 + 页码
count(*)全表扫描，千万级表非常慢；信息流不要返回 total，后台管理可以缓存总数或者近似值（MySQL information_schema、PG 估算）。
六、选型建议
C 端 APP、信息流、下拉滚动（无跳页需求） → 书签分页（keyset） ✅ 首选，性能最稳
后台管理系统，必须支持输入页码、跳转到任意页
页码小：直接 LIMIT offset,size
页码很大：不支持，或者限制最大页码；用延迟关联做优化
复杂报表、多表 join、多字段无序排序
优先提前预聚合到数仓（ClickHouse / Doris），不要在 OLTP 库分页
千万级以上数据：尽量放弃 “随机页码分页” 的产品设计
本文原创作者：易君召，详见：https://www.yijunzhao.cn/authors/yijunzhao，转载请注明出处。
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