方法 1: 直接使用数据库提供的 SQL 语句
语句样式: MySQL 中MySQL ，可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N
适应场景: 适用于数据量较少的情况 (元组百 / 千级)
原因 / 缺点: 全表扫描MySQL ，速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定 (如某次返回 1,2,3, 另外的一次返回 2,1,3). Limit 限制的是从结果集的 M 位置处取出 N 条输出，其余抛弃.
方法 2: 建立主键或唯一索引MySQL ，利用索引 (假设每页 10 条)
语句样式: MySQL 中MySQL ，可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M
适应场景: 适用于数据量多的情况 (元组数上万)
原因: 索引扫描，速度会很快MySQL 。有朋友提出：因为数据查询出来并不是按照 pk_id 排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法 3
方法 3: 基于索引再排序
语句样式: MySQL 中MySQL ，可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
适应场景: 适用于数据量多的情况 (元组数上万). 最好 ORDER BY 后的列对象是主键或唯一所以MySQL ，使得 ORDERBY 操作能利用索引被消除但结果集是稳定的 (稳定的含义，参见方法 1)
原因: 索引扫描，速度会很快MySQL 。但 MySQL 的排序操作，只有 ASC 没有 DESC (DESC 是假的，未来会做真正的 DESC, 期待...).
方法 4: 基于索引使用 prepare
第一个问号表示 pageNumMySQL ，第二个？表示每页元组数
语句样式: MySQL 中MySQL ，可用如下方法: PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (？* ？) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
适应场景: 大数据量
原因: 索引扫描，速度会很快. prepare 语句又比一般的查询语句快一点MySQL 。