Mysql中limit的用法:在我们使用查询语句的时候,经常要返回前几条或者中间某几行数据,这个时候怎么办呢?不用担心,mysql已经为我们提供了这样一个功能。SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offsetLIMIT 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): 为了与 PostgreSQL 兼容,MySQL 也支持句法: LIMIT # OFFSET #。mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5,10; // 检索记录行 6-15//为了检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行,可以指定第二个参数为 -1: mysql> SELECT * FROM table LIMIT 95,-1; // 检索记录行 96-last.//如果只给定一个参数,它表示返回最大的记录行数目: mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5; //检索前 5 个记录行//换句话说,LIMIT n 等价于 LIMIT 0,n。注意limit 10和limit 9,1的不同:例如:1. Select * From cyclopedia Where ID>=( Select Max(ID) From ( Select ID From cyclopedia Order By ID limit 90001 ) As tmp ) limit 100;2. Select * From cyclopedia Where ID>=( Select Max(ID) From ( Select ID From cyclopedia Order By ID limit 90000,1 ) As tmp ) limit 100;同样是取90000条后100条记录,第1句快还是第2句快? 第1句是先取了前90001条记录,取其中最大一个ID值作为起始标识,然后利用它可以快速定位下100条记录 第2句择是仅仅取90000条记录后1条,然后取ID值作起始标识定位下100条记录 第1句执行结果.100 rows in set (0.23) sec 第2句执行结果.100 rows in set (0.19) sec其实第2句完全可以简化成:Select * From cyclopedia Where ID>=( Select ID From cyclopedia limit 90000,1 )limit 100;直接利用第90000条记录的ID,不用经过Max运算,这样做理论上效率因该高一些,但在实际使用中几乎看不到效果,因为本身定位ID返回的就是1条记录,Max几乎不用运作就能得到结果,但这样写更清淅明朗,省去了画蛇那一足.Select Top 100 * From cyclopedia Where ID>=( Select Top 90001 Max(ID) From ( Select ID From cyclopedia Order By ID ) As tmp )但不管是实现方式是存贮过程还是直接代码中,瓶颈始终在于MS-SQL的TOP总是要返回前N个记录,这种情况在数据量不大时感受不深,但如果成百上千万,效率肯定会低下的.相比之下MySQL的limit就有优势的多,执行: Select ID From cyclopedia limit 90000 Select ID From cyclopedia limit 90000,1 的结果分别是: 90000 rows in set (0.36) sec 1 row in set (0.06) sec 而MS-SQL只能用Select Top 90000 ID From cyclopedia 执行时间是390ms,执行同样的操作时间也不及MySQL的360ms.limit的offset(偏移量)用于记录较多的时候,记录较少时,偏移offset较小,直接使用limit较优。offset越大,后者越优。////////////////////////////////////////////////////////////////////////1、offset比较小的时候。 select * from yanxue8_visit limit 10,10 多次运行,时间保持在0.0004-0.0005之间 Select * From yanxue8_visit Where vid >=( Select vid From yanxue8_visit Order By vid limit 10,1 ) limit 10 多次运行,时间保持在0.0005-0.0006之间,主要是0.0006 结论:偏移offset较小的时候,直接使用limit较优。这个显示是子查询的原因。 2、offset大的时候。 select * from yanxue8_visit limit 10000,10 多次运行,时间保持在0.0187左右 Select * From yanxue8_visit Where vid >=( Select vid From yanxue8_visit Order By vid limit 10000,1 ) limit 10 多次运行,时间保持在0.0061左右,只有前者的1/3。可以预先offset越大,后者越优。//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////mysql> SELECT * FROM table LIMIT 95,-1; // 检索记录行 96-last. //如果只给定一个参数,它表示返回最大的记录行数目 转载自:http://blog.csdn.net/zhqingyun163/article/details/5053579 |

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.


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