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    详解MySQL的limit用法和分页查询语句的性能分析

    limit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 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): 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

    Mysql的分页查询语句的性能分析

    MySql分页sql语句,如果和MSSQL的TOP语法相比,那么MySQL的LIMIT语法要显得优雅了许多。使用它来分页是再自然不过的事情了。

    最基本的分页方式:

    SELECT ... FROM ... WHERE ... ORDER BY ... LIMIT ... 

    在中小数据量的情况下,这样的SQL足够用了,唯一需要注意的问题就是确保使用了索引:举例来说,如果实际SQL类似下面语句,那么在category_id, id两列上建立复合索引比较好:

    复制代码 代码如下:

    SELECT * FROM articles WHERE category_id = 123 ORDER BY id LIMIT 50, 10

    子查询的分页方式:

    随着数据量的增加,页数会越来越多,查看后几页的SQL就可能类似:

    复制代码 代码如下:

    SELECT * FROM articles WHERE category_id = 123 ORDER BY id LIMIT 10000, 10

    一言以蔽之,就是越往后分页,LIMIT语句的偏移量就会越大,速度也会明显变慢

    此时,我们可以通过子查询的方式来提高分页效率,大致如下:

    SELECT * FROM articles WHERE id >= 
    (SELECT id FROM articles WHERE category_id = 123 ORDER BY id LIMIT 10000, 1) LIMIT 10 

    JOIN分页方式

    SELECT * FROM `content` AS t1 
    JOIN (SELECT id FROM `content` ORDER BY id desc LIMIT ".($page-1)*$pagesize.", 1) AS t2 
    WHERE t1.id = t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize; 

    经过我的测试,join分页和子查询分页的效率基本在一个等级上,消耗的时间也基本一致。 explain SQL语句:

    id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
    1 PRIMARY derived2> system NULL NULL NULL NULL 1 
    1 PRIMARY t1 range PRIMARY PRIMARY 4 NULL 6264 Using where
    2 DERIVED content index NULL PRIMARY 4 NULL 27085 Using index

    为什么会这样呢?因为子查询是在索引上完成的,而普通的查询时在数据文件上完成的,通常来说,索引文件要比数据文件小得多,所以操作起来也会更有效率。

    实际可以利用类似策略模式的方式去处理分页,比如判断如果是一百页以内,就使用最基本的分页方式,大于一百页,则使用子查询的分页方式。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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