MySQL、SQL Server、Oracle数据库分页查询及分析(操作手册)
1、MySQL分页查询
方式1:
select * from table order by id limit m, n;
该语句的意思为,查询m+n条记录,去掉前m条,返回后n条记录。无疑该查询能够实现分页功能,但是如果m的值越大,查询的性能会越低(越后面的页数,查询性能越低),因为MySQL同样需要扫描过m+n条记录。
方式2:
select * from table where id > #max_id# order by id limit n;
该查询每次会返回n条记录,却无需像方式1扫描过m条记录,在大数据量的分页情况下,性能可以明显好于方式1,但该分页查询必须要每次查询时拿到上一次查 询(上一页)的一个最大id(或最小id)。该查询的问题就在于,我们有时没有办法拿到上一次查询(上一页)的最大id(或最小id),比如当前在第3 页,需要查询第5页的数据,该查询方法便爱莫能助了。
方式3:
为了避免能够实现方式2不能实现的查询,就同样需要使用到limit m, n子句,为了性能,就需要将m的值尽力的小,比如当前在第3页,需要查询第5页,每页10条数据,当前第3页的最大id为#max_id#:
select * from table where id > #max_id# order by id limit 20, 10;
其实该查询方式是部分解决了方式2的问题,但如果当前在第2页,需要查询第100页或1000页,性能仍然会较差。
方式4:
select * from table as a inner join (select id from table order by id limit m, n) as b on a.id = b.id order by a.id;
该查询同方式1一样,m的值可能很大,但由于内部的子查询只扫描了字段id,而不是整张表,,所以性能要强于方式1查询,并且该查询能够解决方式2和方式3不能解决的问题。
方式5:
select * from table where id > (select id from table order by id limit m, 1) limit n;
该查询方式同方式4,同样通过子查询扫描字段id,效果同方式4。至于性能的话,方式5的性能会略好于方式4,因为方式5不需要在进行表的关联,而是一个简单的比较。
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2、SQL Server分页查询
方式1:
假设页数是10,现在要拿出第5页的内容,查询语句如下:
--10代表分页的大小
select top 10 *
from test
where id not in
(
--40是这么计算出来的:10*(5-1)
select top 40 id from test order by id
)
order by id
原理:需要拿出数据库的第5页,就是40-50条记录。首先拿出数据库中的前40条记录的id值,然后再拿出剩余部分的前10条元素
方式2:
还是以上面的结果为例,采用另外的一种方法
--数据的意思和上面提及的一样
select top 10 *
from test
where id >
(
select isnull(max(id),0)
from
(
select top 40 id from test order by id
) A
)
order by id
原理:先查询前40条记录,然后获得其最id值,如果id值为null的,那么就返回0,然后查询id值大于前40条记录的最大id值的记录。这个查询有一个条件,就是id必须是int类型的。
方式3:
select top 10 *
from
(
select row_number() over(order by id) as rownumber,* from test
) A
where rownumber > 40
原理:先把表中的所有数据都按照一个rowNumber进行排序,然后查询rownuber大于40的前十条记录
这种方法和Oracle中的一种分页方式类似,不过只支持2005版本以上的
方式4:
存储过程查询
创建存储过程
alter procedure pageDemo
@pageSize int,
@page int
AS
declare @temp int
set @temp=@pageSize*(@page - 1)
begin
select top (select @pageSize) * from test where id not in (select top (select @temp) id from test) order by id
end
执行存储过程
exec 10,5
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3、Oracle分页查询
方式1:
根据ROWID来分
select * from t_xiaoxi where rowid in(select rid from (select rownum rn,rid from(select rowid rid,cid from
t_xiaoxi order by cid desc) where rownum9980) order by cid desc;
执行时间0.03秒
方式2:
按分析函数来分
select * from (select t.*,row_number() over(order by cid desc) rk from t_xiaoxi t) where rk9980;
执行时间1.01秒
方式3:
按ROWNUM来分
select * from(select t.*,rownum rn from(select * from t_xiaoxi order by cid desc) t where rownum
rn>9980;执行时间0.1秒
其中t_xiaoxi为表名称,cid为表的关键字段,取按CID降序排序后的第9981-9999条记录,t_xiaoxi表有70000多条记录
个人感觉1的效率最好,3次之,2最差
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MySQL使用的是GPL許可證。 1)GPL許可證允許自由使用、修改和分發MySQL,但修改後的分發需遵循GPL。 2)商業許可證可避免公開修改,適合需要保密的商業應用。

選擇InnoDB而不是MyISAM的情況包括:1)需要事務支持,2)高並發環境,3)需要高數據一致性;反之,選擇MyISAM的情況包括:1)主要是讀操作,2)不需要事務支持。 InnoDB適合需要高數據一致性和事務處理的應用,如電商平台,而MyISAM適合讀密集型且無需事務的應用,如博客系統。

在MySQL中,外鍵的作用是建立表與表之間的關係,確保數據的一致性和完整性。外鍵通過引用完整性檢查和級聯操作維護數據的有效性,使用時需注意性能優化和避免常見錯誤。

MySQL中有四種主要的索引類型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空間索引。 1.B-Tree索引適用於範圍查詢、排序和分組,適合在employees表的name列上創建。 2.哈希索引適用於等值查詢,適合在MEMORY存儲引擎的hash_table表的id列上創建。 3.全文索引用於文本搜索,適合在articles表的content列上創建。 4.空間索引用於地理空間查詢,適合在locations表的geom列上創建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。


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