我们使用mysql的时候经常遇到分页查询的场景,在mysql中使用limit关键字来实现分页。比如下面的示例。
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。
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
在这种建表语句中不用过度注重细节,只需要知道 id 是主键,并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
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。
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。
在Java开发领域,Spring Data JPA是简化数据库访问的明星框架,它基于Java Persistence API (JPA)规范,为开发者提供了强大的数据访问抽象层,极大地提高了开发效率。通过Spring Data JPA,我们可以用最少的代码实现复杂的数据库操作,包括查询、分页、排序、事务管理等。
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。
随着时代的发展,每个新企业家都希望建立下一个Facebook,并结合收集每个可能的数据点以提供更好的机器学习预测的心态,作为开发人员,我们需要比以往更好地准备我们的API,以提供可靠,高效的端点,应该能够毫不费力地浏览大量数据。
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
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统(RDBMS),其性能和可靠性在各种规模的应用中得到了广泛的验证。尽管 MySQL 本身已经非常高效,但在一些高并发、大数据量的场景下,对其内核进行深度优化是提升性能的关键。本文将详细探讨 MySQL 内核深度优化的若干方面,包括存储引擎优化、查询优化、内存管理优化、并发控制优化以及索引优化等。
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
select * from table limit 0,1000; select * from table limit 1000 offset 0;
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
查看代码打印1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000,10; 以上SQL语句在原理上和在实际操作中是不会存在什么问题,可是当table表的数据量达到几十万以上的时候。上面的语句运行一遍,可能会要运行个十几秒的时间,而且当页数越靠后的话,运行的时间会越长。这个时候我们就须要找到一种更快的查询办法来替代这样的操作了。
对于大量的数据而言,我们尽量避免使用 from+size 这种方法。这里的原因是 index.max_result_window 的默认值是 10K,也就是说 from+size 的最大值是1万。搜索请求占用堆内存和时间与 from+size 成比例,这限制了内存。 为了避免过度使得我们的 cluster 繁忙,通常 Scroll 接口被推荐作为深层次的 scrolling,但是因为维护 scroll 上下文也是非常昂贵的,所以这种方法不推荐作为实时用户请求。 Elasticsearch:使用from+si
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。
随着时代的进步,随着野心勃勃的企业想要变成下一个 Facebook,随着为机器学习预测收集尽可能多数据的想法的出现,作为开发人员,我们要不断地打磨我们的 API,让它们提供可靠和有效的端点,从而毫不费力地浏览海量数据。
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引,但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
OFFSET 和 LIMIT 对于数据量少的项目来说是没有问题的,但是,当数据库里的数据量超过服务器内存能够存储的能力,并且需要对所有数据进行分页,问题就会出现,为了实现分页,每次收到分页请求时,数据库都需要进行低效的全表遍历。
PDO是一个“数据库访问抽象层”,作用是统一各种数据库的访问接口,与mysql和mysqli的函数库相比,PDO让跨数据库的使用更具有亲和力;与ADODB和MDB2相比,PDO更高效。 目前而言,实现“数据库抽象层”任重而道远,使用PDO这样的“数据库访问抽象层”是一个不错的选择。 DO中包含三个预定义的类,它们分别是 PDO、PDOStatement 和 PDOException。 详细请可以访问官网(http://php.net/manual/zh/book.pdo.php)开发
当我用Google搜索MySQL这个关键词的时候,Google只提供了13页的搜索结果,我通过修改url的分页参数试图搜索第14页数据,结果出现了以下的错误提示:
本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法,巧用这19条技巧,至少提高3倍效率,具体如下:
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用between就不要用in了;再或者使用连接来替换。
本文总结了 19 条关于 MySQL 的优化方案,本文的优化方案都是基于 “ MySQL-索引-BTree 类型 ” 。希望对你有帮助,码字不易,如果觉得有用,感谢分享。
当游戏前端开发能力不断提升后,有的小伙伴已经开始不满足了,将魔爪伸向后端开发,立志做一个全栈游戏开发程序员!分享一篇MySQL的好文,加油吧!程序员!
type列,连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。
MySQL 对于 IN 做了相应的优化,即将 IN 中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。
俗话说:好?不吃回头草,但是在这里我建议不管你是好马还是不好马,都来吃吃,带你复习一下分页插件PageHelper。 昨天给各位总结了本人学习springbo
出处:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49888088
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/700/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看原文)
MyBatis-Plus (opens new window)(简称 MP)是一个 MyBatis 的增强工具,在 MyBatis (opens new window) 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。
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