当前位置:首页 > 文章列表 > 数据库 > MySQL > mysql分页查询总结

mysql分页查询总结

来源:SegmentFault 2023-02-18 20:10:35 0浏览 收藏

亲爱的编程学习爱好者,如果你点开了这篇文章,说明你对《mysql分页查询总结》很感兴趣。本篇文章就来给大家详细解析一下,主要介绍一下MySQL,希望所有认真读完的童鞋们,都有实质性的提高。

mysql分页查询总结


mysql提供分页的功能:

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset 

LIMIT子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。如果给定两个参数,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目。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)。下面,我们针对特例对mysql分页查询进行总结。

最简单的用法就是:

select * from table limit ?,?  

这种是最简单的limit分页查询。配合where条件使用:

select * from table where column > ? order by id limit ?,?

上边这种情况,建议在column和id建立复合索引比较好。
以上两种情况,对于小数据量分页查询时,这样的sql就足够用了。但是对于百万级以上的数据表,如果使用上边的sql 的话,越往后limit语句的偏移量越来越大,查询就会变得越来越慢。类似于:

select * from `user` where `cate`='陕西' order by id limit 100000,10

为了避免这种查询,我们可以通过子查询的方式来提高查询效率。

select * from `user` where id >=(select * from `user` where `cate`='陕西' order by id limit 100000,1) and `cate`='陕西' limit 10

通过explain我们可以看出直接limit查询和通过子查询的差距:

直接limit查询:
type possible_keys key key_len ref rows Extra
ALL (NULL) (NULL) (NULL) (NULL) 4076607
子查询分页查询:
type possible_keys key key_len ref rows Extra
PRIMARY range PRIMARY PRIMARY 4 2038331 Using where
SUBQUERY index (NULL) PRIMARY 4 4076663 Using index

可以看出,通过子查询的方式,子查询是在索引上进行的,而普通的查询是在数据文件上进行的。 通常来说,索引文件要比数据文件小的多,所以操作索引文件更直接高效。

此外,还可以通过join分页方式

SELECT * FROM `user` AS t1 
JOIN (SELECT id FROM `user` ORDER BY id LIMIT 100000, 1) AS t2 
WHERE t1.id 

join分页和子查询分页的效率基本在一个等级上。(但是,子查询需要在内存中建立临时表,查询完毕后,MySQL需要撤销这些临时表。通过join可以避免这种情况)在分页查询前,可以进行判断,如果是在限定页数内,就使用基本分页查询,大于则使用子查询分页处理。

以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于数据库的相关知识,也可关注golang学习网公众号。

版本声明
本文转载于:SegmentFault 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
使用sysbench测试mariadb性能的经验总结使用sysbench测试mariadb性能的经验总结
上一篇
使用sysbench测试mariadb性能的经验总结
TP5整合 WorkerMan 以及 GatewayWorker
下一篇
TP5整合 WorkerMan 以及 GatewayWorker
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    189次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    245次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    202次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    184次使用
  • CMMLU中文大模型评估基准:功能、使用教程与应用场景解析
    CMMLU
    深入了解CMMLU中文评估基准,涵盖67个学科主题,提供数据集下载、Zero-shot/Five-shot评估方法及排行榜,助力优化中文语言模型性能。
    175次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码