分頁在我們的程式設計中常會用到,本文帶領大家一起探討mysql分頁效能,希望能幫助大家。
常見的幾個分頁方式:
1.扶梯方式
扶梯方式在技術實作上比較簡單、高效,根據目前頁最後一條的偏移往後取得一頁即可。寫成SQL可能類似
SELECT*FROMLIST_TABLEWHEREid> offset_id LIMIT n;
1.電梯方式
##另一種資料取得方式在產品上體現成精確的翻頁方式,如1,2,3…n,同時在導覽上也可以由使用者輸入直達n頁。國內大部分場景採用電梯方式,但電梯方式在技術實現上相對成本較高。
在MySQL中,通常提到的b-tree,在儲存引擎實作上,通常都是b+tree。
使用電梯方式時候,當使用者指定翻到第n頁時候,並沒有直接方法尋址到該位置,而是需要從第一樓逐個count,scan到count*page時候,取得數據才真正開始,所以導致效率不高。
傳統分頁技術(電梯方式)
#首先前端需要傳給你的分頁實體,以及查詢條件
//分页实体 structFinanceDcPage{ 1:i32 pageSize,//页容量 2:i32 pageIndex,//当前页索引 }
然後你需要傳回查詢總條數給前端;
#SELECTCOUNT(*)FROMmy_tableWHEREx= y ORDERBYid;##然後再傳回指定頁面條數給前端:
SELECT*FROMmy_tableWHEREx= y ORDERBYdate_colLIMIT (pageIndex - 1)* pageSize, pageSize;由上面兩個sql語句查詢出來的結果需要傳回給前端的分頁實體,以及單頁結果集
//分页实体
structFinanceDcPage{
1:i32 pageSize,//页容量
2:i32 pageIndex,//当前页索引
3:i32 pageTotal,//总页数
4:i32 totalRecod,//总条数
}
優化方法
傳統方法中我們了解到,影響效率的關鍵是程式遍歷了許多不需要的數據,找到了關鍵點那麼就從這裡著手。 如果沒有必須使用電梯方式的時候,我們可以使用扶梯的方式,來提升效能。 但是大多數情況,電梯形式更能滿足使用者的需求,所以我們就需要另找方法來最佳化電梯形式。基於傳統方式的最佳化
上面提到的最佳化方式,要嘛難以滿足使用者的需求,要嘛實作起來過於複雜,所以如果資料量不是特別大的時候,像百來萬個數據,其實根本沒有必要使用上面的最佳化方法。 傳統方法已經夠用了,只不過傳統方法也可能需要最佳化的地方。例如: orderby最佳化#
SELECT*FROMpa_dc_flowORDERBYsubject_codeDESCLIMIT100000,5
這條語句中使用了ORDERBY關鍵字,那麼對什麼進行排序又非常重要了,如果你是對自增id進行排序的話,那麼這條語句就不需要優化了,如果是索引甚至非索引的話,那就需要優化了。
SELECT*FROMpa_dc_flowINNERJOIN(SELECTidFROMpa_dc_flowORDERBYsubject_codeDESCLIMIT100000,5)ASpa_dc_flow_idUSING(id);
下面是兩個sql的EXPLAIN
################### ####由圖中我們可以看出,第二個sql可以少掃面很多頁。 ######其實這牽涉到order by的最佳化問題,第一條sql中並沒有利用到subject_code索引。如果你改為select subject_code …則用到了索引。下面是對order by的最佳化。 ###order by后的字段,如果要走索引,须与where 条件里的某字段建立复合索引!!或者说orcerby后的字段如果要走索引排序,它要么与where条件里的字段建立复合索引【这里建立复合索引的时候,需要注意复合索引的列顺序为(where字段,order by字段),这样才能满足最左列原则,原因可能是order by字段并能算在where 查询条件中!】,要么它自身要在where条件里被引用到!
表asubject_code为普通字段,上面建有索引,id是自增主键
select*fromaorderbysubject_code//用不上索引 selectidfromaorderbysubject_code//能用上索引 selectsubject_codefromaorderbysubject_code//能用上索引 select*fromawheresubject_code= XX orderbysubject_code//能用上索引
意思是说order by 要避免使用文件系统排序,要么把order by的字段出现在select后,要么使用order by字段出现在where 条件里,要么把order by字段与where条件字段建立复合索引!
第二条sql就是巧妙的利用第二种方式利用上了索引。 select id from a order bysubject_code,这种方式
count优化
当数据量非常大时,其实可以输出总数的大概数据,利用explain语句,他并没有真正去执行sql,而是进行的估算。
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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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