分页程序原理很简单,这里就不多说了,本篇文章主要说的是在数据表记录量比较大的情况下,如何将分页SQL做到更优化,让MySQL执行的更快的方法. 一般的情况下,我们的分页SQL语句是这样的: ,; 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,但是当table表的数据量达到几十万以上的时候,上面的语句执行一遍,可能会要执行个十几秒的时间,并且当页数越靠后的话,执行的时间会越长,这个时候我们就需要找到一种更快的查询办法来替代这种操作了. 网上已经有很多优化的方法,基本都是这样的: , )…

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---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)…

---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…

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p…

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p…

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假设有一个千万量级的表,取1到10条数据: ,; ,; 这两条语句查询时间应该在毫秒级完成: ,; 你可能没想到,这条语句执行之间在5s左右: 为什么相差这么大? 可能mysql并没有你想的那么智能,比如你要查询 300w开始后面10条数据:mysql会读取300w加10条这么多的数据,只不过 过滤后返回最后10条而已!!! 那么如果解决这个问题呢:这里总结三种常用方法: 第一种简单粗暴,就是不允许查看这么靠后的数据,比如百度就是这样的 最多翻到76页就不让你翻了,这种方式就是从业务上解决: 第…

假设有一个千万量级的表,取1到10条数据: select * from table limit 0,10; select * from table limit 1000,10; 这两条语句查询时间应该在毫秒级完成: select * from table limit 3000000,10; 你可能没想到,这条语句执行之间在5s左右: 为什么相差这么大? 可能mysql并没有你想的那么智能,比如你要查询 300w开始后面10条数据:mysql会读取300w加10条这么多的数据,只不过 过滤后返回最…

参考文章:https://www.dexcoder.com/selfly/article/293 Mysql的分页查询十分简单,但是当数据量大的时候一般的分页就吃不消了. 传统分页查询:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m MySQL的limit工作原理就是先读取前面n条记录,然后抛弃前n条,读后面m条想要的,所以n越大,偏移量越大,性能就越差. 推荐分页查询方法: 1.尽量给出查询的大致范围 LIMIT ; 2.子查询法 SELECT c1,c2,cn..…

写在建库前: 在确定数据库业务后.建立数据库表格时,就应对一些常见问题有所考虑,以避免在数据增长一段时间后再做应对,可能造成时间及维护成本增加: 数据的月增量,年增量 数据的快速增长点 是否需要触发器或事件等 查询业务需求 服务器访问量 以上的考虑项,对数据库的类型.表的结构.表间关系的定义及数据库配置都有非常重要的影响. 运行后优化: 优化顺序 第一,优化你的sql和索引: 想实现一个查询,可以写出很多种查询语句,不同的语句,根据你选择的引擎.表中数据的分布情况.索引情况.数据库优化策略.查询…