考虑两条MySQL语句的执行，其中key1是二级索引，id是主键。

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select * from my_table order by key1 limit 1;

该条语句，key1是二级索引，本身就是有序的，那么当查询一条语句之后，它就会直接回表查询具体的数据然后返回。

但是如果SQL变为下面的写法：

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select * from my_table order by key1 limit 10000, 1;

执行这条语句就会发现它走了全表的扫描 + filesort，它并没有像想象中的那样，扫描到10001的索引，然后回表返回结果。

limit的执行

MySQL分为Server层和具体的存储引擎层，Server层是统一的，而存储引擎我们这里默认使用InnoDB。

当具体执行一个带有limit操作的SQL时，它并不会在存储引擎层进行过滤，存储引擎查询到所需要的所有数据，然后返回给Server层，Server层依据具体的查询需求来进行过滤，也就是说需要先查询10001条数据返回给Server，然后进行过滤。

优化器选择

优化器在执行这个查询时会有两种选择

  1. 全表扫描，然后返回，过滤掉不需要的数据。
  2. 第二种查询方案涉及到数据返回策略，InnoDB在执行查询索引时，查找到一条满足条件的数据后，会进行回表，查找完整数据，然后返回给Server层，Server层在返回给用户时发现还有limit，所以要做限制，就不能进行返回，并开始计数。直到引擎层给Server层返回了10001条数据后，才可以完成limit操作，之后再将结果返回给用户，也就是说这里需要进行10001次回表操作，并且要查询10001行数据，然后前10000行全部被Server层丢弃。

这两种方案会由优化器决定走哪一种，但不管走哪一种，都需要进行大量的回表操作。

结论

当执行 limit 1 和执行 limit 10000，1时，性能上的差距还是很大的。并且由于MySQL内存有限，在查询前10000行数据时，难免会有数据页被移出内存，然后从磁盘中加载新的数据页，这也会消耗一定的时间。