概述
有朋友问: MySQL的分页似乎一直是个问题,有什么优化方法吗?
网上看到赶集网XX推荐了一些分页方法,但似乎不太可行,你能点评一下吗?
方法总结
方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句
语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N
适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)
原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.
方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)
语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum10) LIMIT M
适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万)
原因: 索引扫描,速度会很快. 有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的,所以会有漏掉数据的情况,只能方法3
方法3: 基于索引再排序
语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万). 最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1)
原因: 索引扫描,速度会很快. 但MySQL的排序操作,只有ASC没有DESC(DESC是假的,未来会做真正的DESC,期待…).
方法4: 基于索引使用prepare(第一个问号表示pageNum,第二个?表示每页元组数)
语句样式: MySQL中,可用如下方法: PREPARE stmt_name FROM SELECT FROM 表名称 WHERE id_pk > (? ?) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
适应场景: 大数据量
原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。
方法5: 存储过程类(最好融合上述方法4)
语句样式: 不再给出
适应场景: 大数据量. 作者推荐的方法
原因: 把操作封装在服务器,相对更快一些。
方法6: 反面方法
网上有人写使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS。 没有道理,勿模仿

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了关于架构原理的相关内容,MySQL Server架构自顶向下大致可以分网络连接层、服务层、存储引擎层和系统文件层,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

mysql的msi与zip版本的区别:1、zip包含的安装程序是一种主动安装,而msi包含的是被installer所用的安装文件以提交请求的方式安装;2、zip是一种数据压缩和文档存储的文件格式,msi是微软格式的安装包。

方法:1、利用right函数,语法为“update 表名 set 指定字段 = right(指定字段, length(指定字段)-1)...”;2、利用substring函数,语法为“select substring(指定字段,2)..”。

在mysql中,可以利用char()和REPLACE()函数来替换换行符;REPLACE()函数可以用新字符串替换列中的换行符,而换行符可使用“char(13)”来表示,语法为“replace(字段名,char(13),'新字符串') ”。

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了关于MySQL复制技术的相关问题,包括了异步复制、半同步复制等等内容,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

转换方法:1、利用cast函数,语法“select * from 表名 order by cast(字段名 as SIGNED)”;2、利用“select * from 表名 order by CONVERT(字段名,SIGNED)”语句。

在mysql中,可以利用REGEXP运算符判断数据是否是数字类型,语法为“String REGEXP '[^0-9.]'”;该运算符是正则表达式的缩写,若数据字符中含有数字时,返回的结果是true,反之返回的结果是false。

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了mysql高级篇的一些问题,包括了索引是什么、索引底层实现等等问题,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。


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