mysql分页查询踩坑报告
知识点掌握了,还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个数据库开发实战,手把手教大家学习《mysql分页查询踩坑报告》,在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点,温故而知新,回头看看说不定又有不一样的感悟!
我中招了……没想到mysql分页查询,还藏有这种玄机……
分页查询
分页查询大家经常用到,如果各位大侠有幸参与后台管理系统第开发,对此更是轻车熟路。不管你用怎样的分页控件,一般来说,最终会回归到mysql层面,最终通过
# 建表语句 CREATE TABLE `demo_user` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(5) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄', `bill_date` varchar(15) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '账单日', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_bill_date` (`bill_date`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;
2.造些数据:
id | name | age | bill_date |
---|---|---|---|
1 | 张 | 50 | 20200103 |
2 | 李 | 20 | 20200101 |
3 | 王 | 18 | 20200101 |
4 | 刘 | 38 | 20200101 |
5 | 牛 | 71 | 20200101 |
6 | 神 | 13 | 20200102 |
7 | 鬼 | 5 | 20200101 |
8 | 黄 | 8 | 20200102 |
9 | 赵 | 99 | 20200101 |
3.分页语句(假设每页8条数据):
# 第1页 select t.* from demo_user t where t.bill_date like '202001%' limit 0,8; # 第2页 select t.* from demo_user t where t.bill_date like '202001%' limit 8,8;
4.分页结果 我之前认为mysql默认是按照id排序的,但从第1页但结果来看,并非如此。实际上,如果有索引参与其中,会按索引列排序。 好,就算是按索引列排序,那无非是把 我们发现,第2页的查询没有用到索引。因此,第2页会默认按id排序,得到了id最大的数据——
结果却很出乎意料,两次查询都没有# 第1页
2 李 20 20200101
3 王 18 20200101
4 刘 38 20200101
5 牛 71 20200101
7 鬼 5 20200101
9 赵 99 20200101
6 神 13 20200102
8 黄 8 20200102
# 第2页
9 赵 99 20200101
问题分析
如果sql中有limit,则凑够limit数就结束查询。(例子中凑够8条就结束)# 第1页
EXPLAIN select t.* from demo_user t
where t.bill_date like '202001%'
limit 0,8;
id
select_type
table
partitions
type
possible_keys
key
key_len
ref
rows
filtered
Extra
1
SIMPLE
t
null
range
idx_bill_date
idx_bill_date
47
null
9
100
Using index condition
# 第2页
EXPLAIN select t.* from demo_user t
where t.bill_date like '202001%'
limit 8,8;
id
select_type
table
partitions
type
possible_keys
key
key_len
ref
rows
filtered
Extra
1
SIMPLE
t
null
ALL
idx_bill_date
null
null
null
9
100
Using where
id=9 赵 99 20200101
。
至于第2页为什么不走索引?嗯……俺也不知道
解决方案也很简单,加上
order by强制排序就可以了。
结论
还是太年轻啊……
今天关于《mysql分页查询踩坑报告》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于mysql的内容请关注golang学习网公众号!

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