一种是把上一次的最后一条数据，也即上面的c传过来，然后做“c < xxx”处理，但是这种一般需要改接口协议，并不一定可行。
另一种是采用延迟关联的方式进行处理，减少SQL回表，但是要记得索引需要完全覆盖才有效果，SQL改动如下
select t1.* from _t t1, (select id from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10) t2 where t1.id = t2.id;
4、in + order by
索引
KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)
SQL语句
select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (1, 2, 3) order by created_at desc limit 10
in查询在MySQL底层是通过n*m的方式去搜索，类似union，但是效率比union高。
in查询在进行cost代价计算时（代价 = 元组数 * IO平均值），是通过将in包含的数值，一条条去查询获取元组数的，因此这个计算过程会比较的慢，所以MySQL设置了个临界值(eq_range_index_dive_limit)，5.6之后超过这个临界值后该列的cost就不参与计算了。因此会导致执行计划选择不准确。默认是200，即in条件超过了200个数据，会导致in的代价计算存在问题，可能会导致Mysql选择的索引不准确。
处理方式：可以(order_status, created_at)互换前后顺序，并且调整SQL为延迟关联。
5、范围查询阻断，后续字段不能走索引
索引
KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id`, `created_at`, `order_status`)
SQL语句
select * from _order where shop_id = 1 and created_at > '2021-01-01 00:00:00' and order_status = 10
范围查询还有“IN、between”
6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索
可以用到ICP
select * from _order where shop_id=1 and order_status not in (1,2) select * from _order where shop_id=1 and order_status != 1
在索引上，避免使用NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等
7、优化器选择不使用索引的情况
如果要求访问的数据量很小，则优化器还是会选择辅助索引，但是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时（一般是20%左右），优化器会选择通过聚集索引来查找数据。
select * from _order where order_status = 1
查询出所有未支付的订单，一般这种订单是很少的，即使建了索引，也没法使用索引。
8、复杂查询
select sum(amt) from _t where a = 1 and b in (1, 2, 3) and c > '2020-01-01'; select * from _t where a = 1 and b in (1, 2, 3) and c > '2020-01-01' limit 10;
如果是统计某些数据，可能改用数仓进行解决；
如果是业务上就有那么复杂的查询，可能就不建议继续走SQL了，而是采用其他的方式进行解决，比如使用ES等进行解决。
9、asc和desc混用
select * from _t where a=1 order by b desc, c asc
desc 和asc混用时会导致索引失效
10、大数据
对于推送业务的数据存储，可能数据量会很大，如果在方案的选择上，最终选择存储在MySQL上，并且做7天等有效期的保存。
那么需要注意，频繁的清理数据，会照成数据碎片，需要联系DBA进行数据碎片处理
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