mysqllimit分页的简单介绍

本篇文章给大家谈谈mysqllimit分页,以及对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

MySQL分页查询LIMIT

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows;

offset :偏移,从 offset 条之后开始选择数培枝据,如首则果 offset 不填,则 offset 为0。

rows :从偏移后开始者中棚,选择 rows 条数据。

特点:左开右闭,即选取 (offset,offset+rows] 的数据。

SELECT * FROM table LIMIT 5;

SELECT * FROM table LIMIT 0,5;

区间:(0,5]

offset=0

rows=5-0=5

SELECT * FROM table LIMIT 2,4;

区间:(1,5]

offset=1

rows=5-1=4

SELECT * FROM table LIMIT n,m;

区间:(n-1,m]

offset=n-1

rows=m-n+1

mysql分页显示的问题,查找条件太复杂,很慢,要是用limit分页,进入下一页几乎40秒

很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录,但为了旧记录仍然可访问,所以就需要个分页的导航栏。然而,如何通过MySQL更好的实现分页,始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法,但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。

我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。

SELECT *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 0, 15

这个查询耗时0.00sec。So,这个查询有什么问题呢?实际上,这个查询语句和参数都没有问题,因为它用到了下面表的主键,而且只读取15条记录。

CREATE TABLE city (

id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

city varchar(128) NOT NULL,

PRIMARY KEY (id)

) ENGINE=InnoDB;

真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候,像下面这样:

SELECT *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 100000, 15;

上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec,通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行,但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据,MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据,但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。Facebook意识到了这一点,但Facebook并没有为了每秒可以处理更多的请求而去优化数据库,而是将重心放在将请求响应时间的方差变小。

对于分页请求,还有一个信息也很重要,就是总共的记录数。我们可以通过下面的查询很容易的获取总的记录数。

SELECT COUNT(*)

FROM city;

然而,上面的SQL在采用InnoDB为存储引擎时需要耗费9.28sec。一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数,随后只要执行一句 select FOUND_ROWS(); 就能获得总记录数。但是在大多数情况下,查询语句简短并不意味着性能的提高。不幸的是,这种分页查询方式在许多主流框架中都有用到,下面看看这个语句的查询性能。雀则

SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 100000, 15;

这个语句耗时20.02sec,是上一个的两倍。事实证明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分页是很糟糕的想法。

下面来看看到底如何优化。文章分为两部分,悄搜第一部分是如何获取记录的总数目,第二部分是获取真正的记录。

高效的计算行数

如果采用的引擎是MyISAM,可以直接执行COUNT(*)去获取行数即可。相似的,在堆表中也会将行数存储到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情况就会复杂一些,因为InnoDB不保存表的具体行数。

我们可以将行数缓存起来,然后可以通过一个守护进程定期更新或者用户的某些操作导致缓存失效时,执行下面的语句:

SELECT COUNT(*)

FROM city

USE INDEX(PRIMARY);

获取记录

下面进入这篇文章最重要的部分,获取分页要展示的记录。上面已经说过了,大的偏移量会影响性能,所以我们要重写查询语句。为了演示,我们创建一个新的表“news”,按照时事性排序(最新发布的在最前面),实现一个高性能的分页。为了简单,我们就假设最新发布的新闻的Id也是最大的。

CREATE TABLE news(

id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

title VARCHAR(128) NOT NULL

) ENGINE=InnoDB;

一个比较高效的方式是基于用户展示的最后一个新闻Id。查询下一页的语句如下,需要传入当前页面展示的最后一个Id。

SELECT *

FROM news WHERE id $last_id

ORDER BY id DESC

LIMIT $perpage

查启岁历询上一页的语句类似,只不过需要传入当前页的第一个Id,并且要逆序。

SELECT *

FROM news WHERE id $last_id

ORDER BY id ASC

LIMIT $perpage

上面的查询方式适合实现简易的分页,即不显示具体的页数导航,只显示“上一页”和“下一页”,例如博客中页脚显示“上一页”,“下一页”的按钮。但如果要实现真正的页面导航还是很难的,下面看看另一种方式。

SELECT id

FROM (

SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage - 1) % $perpage cnt

FROM news

JOIN (SELECT @cnt:= 0)T

WHERE id $last_id

ORDER BY id DESC

LIMIT $perpage * $buttons

)C

WHERE cnt = 0;

通过上面的语句可以为每一个分页的按钮计算出一个offset对应的id。这种方法还有一个好处。假设,网站上正在发布一片新的文章,那么所有文章的位置都会往后移一位,所以如果用户在发布文章时换页,那么他会看见一篇文章两次。如果固定了每个按钮的offset Id,这个问题就迎刃而解了。Mark Callaghan发表过一篇类似的博客,利用了组合索引和两个位置变量,但是基本思想是一致的。

如果表中的记录很少被删除、修改,还可以将记录对应的页码存储到表中,并在该列上创建合适的索引。采用这种方式,当新增一个记录的时候,需要执行下面的查询重新生成对应的页号。

SET p:= 0;

UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC;

当然,也可以新增一个专用于分页的表,可以用个后台程序来维护。

UPDATE pagination T

JOIN (

SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page

FROM news

ORDER BY id

)C

ON C.id = T.id

SET T.page = C.page;

现在想获取任意一页的元素就很简单了:

SELECT *

FROM news A

JOIN pagination B ON A.id=B.ID

WHERE page=$offset;

还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页,这种方式比较试用于数据集相对小,并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询,当有2M条记录时,要耗费2sec左右。这种方式比较简单,创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。

CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))

SELECT id, FLOOR(RAND() * 0x8000000) random

FROM city;

ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random;

接下来就可以向下面一样执行分页查询了。

SELECT *

FROM _tmp

WHERE OFFSET = $offset

ORDER BY OFFSET

LIMIT $perpage;

简单来说,对于分页的优化就是。。。避免数据量大时扫描过多的记录。

mysql使用limit分页优化方案

准备数据是20000000条数据

在分页场景下,使用limit start end,我们歼粗陵分别看下从10000, 100000, 1000000开始分页的执行时间(每页取10条),如下图

当start较小时,查询没有性氏戚能问题,但是如上图查询时间所凳腊示,随着start增大,查询消耗时间也在递增,在start=10000000时,分页竟然消耗了2秒多,这是不能忍受的。

由此引出对limit分页的优化,首先来explain该语句,看到查询没有使用到任何的索引,进行的是全表扫描,假如limit分页用到了索引是不是会快很多呢!

explain分析一下,第一行是select * from user_innodb形成的临时表使用的是全表扫描,第二行是 (SELECT id FROM user_innodb LIMIT 10000000, 10)形成的,使用的是eq_ref,第三行是全表扫描a和bjoin形成的派生表,使用到的是index,所以速度也会快很多

[img]

mysql如何做分页查询?

直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法:

select * from product limit start, count

当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时厅者间(每页取20条), 如下:

select * from product limit 10, 20 0.016秒

select * from product limit 100, 20 0.016秒

select * from product limit 1000, 20 0.047秒

select * from product limit 10000, 20 0.094秒

我们已经看出随着起始记录的增加,时间也随着增大, 这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的,那么我们把起始记录改为40w看下(也就是记录的一般左右) select * from product limit 400000, 20 3.229秒

再看我们取最后一页记录的时间

select * from product limit 866613, 20 37.44秒

难怪搜索引擎抓取我们页面的时候经常会报超时,像这种分页最大的页码页显然这种时

间是无法忍受山棚的。

从中我们也能总结出两件事情:

1)limit语句的查询时间与起始记录逗伏则的位置成正比

2)mysql的limit语句是很方便,但是对记录很多的表并不适合直接使用。

MySQL大表数据LIMIT深分页优化

SELECT * FROM table_name LIMIT [offset ,] rows

优化前:

原理:mysql会先查询出10000010(一千万零一十)条数据,然后丢弃前10000000(一千万)条数据,返回最后10(十)条数据,所以偏移量越大,性能毁升简就越差。

方法一、

使用 主键索引 进行关联查询

方法二、

每次记录当前页的 最后一条id ,作为下一页的查询条件

一、正常情况下没有人会翻到几千页,我们可以通过限制可以翻页的数量解决这个问题,如:百度笑乱、谷歌。

二、手机端可以使用下拉方式进行滚动翻页,每次记录当前页的最后一条id,作纤裤为下一页的查询条件。ES可以使用scroll API

MyBatis怎样实现MySQL动态分页

一、mysql 使用limit 子句来实现数据库的物理分页,limit 子句接受 一个或两个参数,第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量,第二个参数指定返回记录行的最大数量。在mybatis 中,只需要在相 应的查询语句后,加上limit 子句,即可实现物理分页。如下,以 一个只有字段id,name,age 的表为例。该配置会根据传入的 hashmap,如果含有键start 和键end,那么即通过mybatis 强大的 动态sql,生成含有mysql 分页的sql语句。 select * from users limit #{start},#{end}

二、mybaits 简介

mybatis,前称ibatis,后改名为mybatis,截止本文成文,最新 版本是3.0.6。它和hibernate 是java世界使用最多的两种orm 框 架。hibernate 理念最为先进,完全实现面向对象的数据库编程,不需要掌握sql 语句,即可实现数据库操作,能够节省开发人员编 写大量sql语句的时间。但是,hibernate 在处理多表关联时,可 能会出现n+1 问题,性能会有较大影响,要解决性能问题,需要较 深的hibernate 知识和项目经验。mybatis 需要自己写sql 语句, 开发效率清清不如hibernate,很难做到底层多数据库的通用。但对程 序员来说有更高的可控性,可以更容易的对sql 语句进行优化,提 高效率。

在开发中直接使用jdbc 一明正键个非常普遍的问题就是动态sql。如果 参数值、参数本身和数据列都是动态sql,通常的解决方法就是写很多if-else 条件语句和字符串连接。而mybatis 通过ognl 提供 了一套非常清晰的激巧方法来解决动态sql 的问题。

关于mysqllimit分页和的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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