分页查询是在数据库中检索数据的一种常见需求。它允许我们从大型数据集中获取有限数量的数据,以便于显示在应用程序的用户界面上。在本文中,我们将详细介绍SQL中的分页查询,包括基本语法、常见应用场景以及如何在不同数据库管理系统中执行分页查询。
最近在工作中,我们遇到了一个需求,甲方要求直接从数据库导出一个业务模块中所有使用中的工单信息。为了实现这一目标,我编写了一条SQL查询语句,并请求DBA协助导出数据。尽管工单数量并不多,只有3000多条,但每个工单都包含了大量的信息。DBA进行了多次导出操作,不幸的是,每次尝试导出都导致了操作平台的卡顿和无响应。
分页查询是MySQL特有的,一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行,例如0到50行的的数据,30到100行的数据。
看到标题,有的童鞋心中暗想“数据删除有什么可提的呢?不就是执行个delete语句吗?有什么难的呀?”其实呢数据删除没有你想的这么简单,一般情况下公司会明确的要求数据只能逻辑删除,不能物理删除。那什么优势逻辑删除,什么又是物理删除呢?
某后台的功能列表,页面底部为通用分页: 总条数: 16209321 页码:1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据,默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件,筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例,可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选,如性别等,这些字段肯定不会在订单表存储,所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问: 为何页面只有 10 条数据,查询却如此之慢? 老板会质疑你,做的是什么玩意?查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间?(优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据,页面转圈圈~)
这篇博客讲的是SQL server的分页方法,用的SQL server 2012版本。下面都用pageIndex表示页数,pageSize表示一页包含的记录。并且下面涉及到具体例子的,设定查询第2页,每页含10条记录。
1、先查询出90万+10条记录的id,回表查询数据,再将90万+10条完整记录发给MySQL以便筛选最后10条; 2、先查询出90万+10条记录的id,筛选出最后10条记录的id再回表查询,最后返回10条完整记录给MySQL。 在回表次数很多(limit决定)的情况下,显然第二种方法是比较快的,但是MySQL默认采用了第一种。
为何分页查询在测试环境没事,在生产上几千万的数据就出现了问题 在平时开发时,由于数据量没有那么大,所以测试有时候会不到位,比如用到的分页查询,使用不规范时,数据量越大,查询越慢,而且有 长时间进程不结束,会导致内存不足等风险
在数据量比较大时,如果进行limit分页查询,在查询时,越往后,分页查询效率越低。
嵌套查询(子查询)可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单,也容易理解。但是,有时候可以被更有效率的连接(JOIN)替代。
这个是数据存储介质本身的查询实现原理决定的,分页查询场景,是按照某个顺序进行查询,分页靠后的查询请求,需要将按照该顺序排序的之前所有页的数据给排除掉,然后取对应页数据返回。该问题瓶颈主要就是排除掉之前页数据这里,比如DB(MySQL)和ES(elasticsearch)都存在该问题。
大部分开发和DBA同行都对分页查询非常非常了解,看帖子翻页需要分页查询,搜索商品也需要分页查询。那么问题来了,遇到上千万或者上亿的数据量怎么快速的拉取全量,比如大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计;或者拥有百万千万粉丝的公众大号,给全部粉丝推送消息的场景。本文讲讲个人的优化分页查询的经验,抛砖引玉。
mongodb的文章总结上会有一系列的文章,顺序是先学会怎么用,在学会怎么用好,戒急戒躁,循序渐进,跟着我一起来探索交流。
Redis是一个高效的内存数据库,它支持包括String、List、Set、SortedSet和Hash等数据类型的存储,在Redis中通常根据数据的key查询其value值,Redis没有模糊条件查询,在面对一些需要分页、排序以及条件查询的场景时(如评论,时间线,检索等),只凭借Redis所提供的功能就不太好不处理了。
之前分享了关于MySQL分页实现方案的文章《如何优雅地实现分页查询》,有些读者觉得写得太浅显了,今天我们就继续探讨这个话题,当然由于能力有限,这篇文章也未必能够达到某些读者的预期,但我觉得只要有一部分哪怕只有几个读者读了我的文章有所收获,我就很满足了。当然如果有写得不好的地方,也请指正,我是很乐意跟大家探讨的。废话不多说了,今天我们主要从查询性能的角度来继续探讨MySQL分页这个话题。先来回顾下之前提到的MySQL分页的2种常见的方案:
传统分页查询:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录,但为了旧记录仍然可访问,所以就需要个分页的导航栏。然而,如何通过MySQL更好的实现分页,始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法,但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录,但为了旧记录仍然可访问,所以就需要个分页的导航栏。然而,如何通过MySQL更好的实现分页,始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法,但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。 我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。
一道面试的问题,当MySQL表中有数据量很大的时候如何做分页。。。。当时只知道在数据量很大的时候可以分表,但不知道不分表时可以怎么做。。。。唉,谁让代理商就那么几条数据,一个简单的limit,offset就完全hold住了(捂脸)。。。 很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录,但为了旧记录仍然可访问,所以就需要个分页的导航栏。然而,如何通过MySQL更好的实现分页,始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法,但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。 我们先从一个常用但性能很差的查询来看一
SQL作为关系型数据库的标准语言,是 IT 从业人员必不可少的技能之一。SQL 本身并不难学,编写查询语句也很容易,但是想要编写出能够高效运行的查询语句却有一定的难度。
SQL 作为关系型数据库的标准语言,是 IT 从业人员必不可少的技能之一。SQL 本身并不难学,编写查询语句也很容易,但是想要编写出能够高效运行的查询语句却有一定的难度。
在实际的软件系统开发过程中,随着使用的用户群体越来越多,表数据也会随着时间的推移,单表的数据量会越来越大。
MySQL系列文章到目前已经更新十几篇,从数据类型谈到了备份恢复再到主从同步分库分表,从本篇开始,会花几篇重点谈谈MySQL基础部分,而本篇我们重点来讲讲我们日常开发中最常见的一种查询:分页查询。
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
在MybatisPlus中的查询语句是怎么实现的,我们可以通过两种方式实现查询语句
但在大数据量的情况下,分页查询是否存在效率问题?怎样分析SQL效率?如何优化分页查询效率?
回顾以前写的项目,发现在规范的时候,还是可以做点骚操作的。 假使以后还有新的项目用到了MySQL,那么肯定是要实践一番的。 为了准备,创建测试数据表(建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4_unicode_ci,感兴趣的读者可以自行搜索这两个配置):
Mybatis-Flex 是一个优雅的 Mybatis 增强框架,它非常轻量、同时拥有极高的性能与灵活性。我们可以轻松的使用 Mybaits-Flex 链接任何数据库,其内置的 QueryWrapper^亮点 帮助我们极大的减少了 SQL 编写的工作的同时,减少出错的可能性。
在各类系统的表格类信息展示的功能中,经常会用到“翻页”这个操作,在页面上每次只展示有限的数据,需要看其他数据的时候则像翻书一样翻到后面的“页”。在 MySQL 支持的 SQL 语法中对此有特殊的支持,开发人员在实现这类功能的时候很方便:
有时候我们会遇到:在查询sql的时候,假如有100w条数据,会出现慢sql告警,这个时候你就应该到处sql日志来查找原因了。这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理(原因有很多种,主要分析你的日志)。那接下来我们就得去优化sql了。
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)。下面,我们针对特例对mysql分页查询进行总结。
3.5)、EF For Mysql如何处理并发脏数据(防止多人同时修改同一条单据数据)
京东到家订单中心系统业务中,无论是外部商家的订单生产,或是内部上下游系统的依赖,订单查询的调用量都非常大,造成了订单数据读多写少的情况。
MybatisPlusInterceptor是一系列的实现InnerInterceptor的拦截器链,也可以理解为一个集合。可以包括如下的一些拦截器
SQL 本身并不难学,编写查询语句也很容易,但是想要编写出能够高效运行的查询语句却有一定的难度。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
以下介绍实战中数据库框架使用的是mybatis,对整合mybatis此处不做介绍。
遇到1000万数据表 最近遇到一个问题,就是单表数据过1000万的存储及查询问题。举个例子:1000万的数据存在一个表中,字段4-5个样子,日常 开发中难免要做过滤、排序、分页。如果把这几个放在一起即要过滤又要排序,还要分页那么数据量大一些就会发现特别慢。 10多年前刚入行时就听许多的人讨论分页,说什么1000万大表分页存储过程啥的。我之后一直工作中也没怎么遇到大数据量的开发工作,也真是惭愧啊,现在算是补补课吧。 1000万数据分个页吧 常用的数据库产品对分页都是有一些支持的,SQL语句肯定是OK的,同样的
面试官: 小伙子,看到你的简历上面写了项目中有对MySQL进行分库分表,为什么要进行分库分表?
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