Python处理MySQL大数据量：分页查询与性能优化

Python处理MySQL大数据量：分页查询与性能优化

关键词：Python分页查询、MySQL性能优化、大数据量处理、LIMIT OFFSET、索引优化

摘要：当数据库表数据量达到百万级时，传统的LIMIT OFFSET分页查询会出现明显性能瓶颈。本文从实际场景出发，用“图书馆找书”的通俗比喻拆解分页原理，结合Python代码示例和MySQL执行计划分析，详细讲解传统分页的痛点、优化思路（索引分页/覆盖索引/游标分页）及落地实践，帮助开发者掌握大数据量下的高效分页技巧。

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背景介绍

目的和范围

本文面向需要处理MySQL大数据量表分页查询的Python开发者，重点解决“百万级数据分页慢”的核心问题。覆盖传统分页的性能瓶颈分析、4种优化方案（索引分页/覆盖索引/游标分页/预计算分页）的原理与实现，以及Python代码实战。

预期读者

• 有基础Python和MySQL开发经验的后端工程师
• 遇到分页查询响应慢问题的项目负责人
• 希望深入理解数据库查询优化的技术爱好者

文档结构概述

本文从“图书馆找书”的生活案例引入分页原理，逐步拆解传统LIMIT OFFSET的性能痛点，通过代码+执行计划分析