mysqlページングクエリエラーの報告と解決

mysqlページングクエリーエラー:前提:1.1ページあたり1000個のデータ2.57ページを調べたところ、次のエラーメッセージが間違っていました.

org.springframework.jdbc.UncategorizedSQLException:
### Error querying database. Cause: java.sql.SQLException:
...    ...
received message larger than max (18441058 vs. 16777216)
### The error may exist in sqlmap/RxOrder.xml
### The error may involve defaultParameterMap
### The error occurred while setting parameters
### SQL: SELECT ...      ... LIMIT ?,?
at org.springframework.jdbc.support.AbstractFallbackSQLExceptionTranslator.translate(AbstractFallbackSQLExceptionTranslator.java:83)
at org.springframework.jdbc.support.AbstractFallbackSQLExceptionTranslator.translate(AbstractFallbackSQLExceptionTranslator.java:80)
at org.springframework.jdbc.support.AbstractFallbackSQLExceptionTranslator.translate(AbstractFallbackSQLExceptionTranslator.java:80)
at org.mybatis.spring.MyBatisExceptionTranslator.translateExceptionIfPossible(MyBatisExceptionTranslator.java:71)
...    

このエラーについては、ネット上では利用可能な記録がほとんどなく、最初からページが深すぎてメモリがいっぱいになったと推測していましたが、結局メモリのソートで、最後に会社の同僚に確認しました.
解決策はsqlを最適化し、深さのページングを避けることです.

 sql:
select * from table01 where id > 1000000000000 and id < 9000000000000
limit 57000,1000
sql             ,       ,         ,      

    1(       ):
select id from table01 where id > 1000000000000 and id < 9000000000000
limit 56999,1
   ,    56999  id
select * from table01 where id > #{id} and id < 9000000000000
limit 57000,1000
   ,     id     1000 


    2(   ):
select id from table01 where 
id > (select id from table01 where id > 1000000000000 and id < 9000000000000
limit 56999,1)
and id < 9000000000000
limit 1000
       1  ,       sql  ,                 ,      ,             ,       

    3(        ,   ):
select id from table01 where id > 1000000000000 and id < 9000000000000
limit 57000,1000
   id   list,       ,      id     ,     
                        ,            
         ,       ,   

    4(    ):
    ,            ,      ,        
                  ,         ,                ,         

まとめ:すべての最適化の根本的な目的は、使い捨てのビッグデータ量のページングを避けるためです.