游标查询的使用场景

什么是游标查询呢？

我的理解是为上一次查询打一个标记，下一次查询从这个标记往下检索;我觉得可以放在这样一个场景说，大家更容易理解，比如有一个分页，我们正常的写法如;

select *  from student limit 100,10;

上边的写法肯定是没有问题的，我们首先来理解一下它的含义，意思是我们回表查询110次，把前100条剔除掉，只取出后边10条，那这样一来我们是不是就会想到一个问题，如果深度分页呢，比如，limit 1000000,100     这样一来意思是我们要回表1000100次，把前边的数据剔除掉，那对我们来说前边的1000000次其实是没有意义的，这样的话就造成了很多不必要的性能损耗，那如何优化深度查询的问题的呢？就有了今天的主角----游标查询

使用场景？

首先游标查询有几个特点:有序，唯一，无法跳页，游标位置

综合上边的特点，我认为唯一适合的场景就是滚轮翻页，且翻页的数据有字段唯一并且有序，唯一是为了记录每一次翻页最后一条记录，有序是为了实现游标的方向

如何使用？

首先该表如果有一个字段唯一并且有序的话，那么就可以使用游标优化深度分页

1. 首先我们需要定义一个查询条数，就是每次查询多少条
2. 参数的话就是一个上次的查询位置
3. 如果上一次的查询位置为null，那么意味着我们当前查询是第一次，按照当前字段先排序，limit 我们查询的条数即可，返回参数就是，查询出来的数据，最后一条数据的标识，是否是最后一页，是最后一页，前端下一次就不用调用接口了，不是的话，就继续调用，每次调用下一次把上一次返回的最后一条数据标识返回去
4. 如果不是最后一次，那么我们就需要在3的基础上加一个游标的方向

举例sql如下，我这里使用的是自增id，所以直接使用id作为游标查询条件

SELECT * FROM student WHERE id > 1000000 order by id LIMIT 1000;

此时，MySQL 需要找到的不再是第 1000001 条记录，而是 id 大于 1000000 的第 1 条记录。因为 B+ 树的非叶子节点都包含数据索引，所以我们只需要从根节点开始向下走到叶子节点，即可找到 id 大于 1000000 的第 1 条记录，然后从该条记录开始向后继续遍历 B+ 树的叶子节点，直至取出 1000 条并返回即可