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mysql的limit用法及逻辑分页和物理分页

作者：super先生

本文主要介绍了mysql的limit用法及逻辑分页和物理分页，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

物理分页为什么用limit

在讲解limit之间，我们先说说分页的事情。

分页有逻辑分页和物理分页，就像删除有逻辑删除和物理删除。逻辑删除就是改变数据库的状态，物理删除就是直接删除数据库的记录，而逻辑删除只是改变该数据库的状态。例如：

同理，逻辑分页和物理分页是有区别的

物理分页逻辑分页Cool
物理分页依赖的是某一物理实体，这个物理实体就是数据库，比如MySQL数据库提供了limit关键字，程序员只需要编写带有limit关键字的SQL语句，数据库返回的就是分页结果。逻辑分页依赖的是程序员编写的代码。数据库返回的不是分页结果，而是全部数据，然后再由程序员通过代码获取分页数据，常用的操作是一次性从数据库中查询出全部数据并存储到List集合中，因为List集合有序，再根据索引获取指定范围的数据。概念
每次都要访问数据库，对数据库造成的负担大只需要访问一次数据库数据库负担
每次只读取一部分数据，占用的内存空间较小一次性将数据读取到内存，占用较大的内存空间。如果使用java开发，Java本身引用的框架就占用了很多内存，这无疑加重了服务器的负担。服务器负担
每次需要数据时都访问数据库，能够获取数据库的最新状态，实时性强因为一次性读入到内存，数据发生了改变，数据库逇最新状态无法实时反映到操作中实时性
数据库量大、更新频繁的场合数据量较小、数据稳定的场合服务器负担
为什么逻辑分页占用较大的内存空间，比如我有一张表，表的信息是：
-- ----------------------------
-- Table structure for vote_record_memory
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `vote_record_memory`;
CREATE TABLE `vote_record_memory` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` varchar(20) NOT NULL,
  `vote_id` int(11) NOT NULL,
  `group_id` int(11) NOT NULL,
  `create_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `index_id` (`user_id`) USING HASH
) ENGINE=MEMORY AUTO_INCREMENT=3000001 DEFAULT CHARSET=utf8;

向该表中插入300万条数据后，再转储到桌面，查看转储后的SQL文件的属性：

这是多么庞大的数据，占用的内存多么可怕，为什么我们再选用数据库。这也是我们使用云服务器时，设定mysql的存储空间的大小。

我们一般不推荐使用逻辑分页，而使用物理分页。在使用物理分页的时候，就要考虑到limit的用法。

解释limit

limit X，Y ，跳过前X条数据，读取Y条数据

通过业务分析limit

我有一张工资表，只显示最新的前两条记录，同时进行员工姓名和工资提成备注查询

SELECT
	cue.real_name empName,
	zs.push_money AS pushMoney,
	zs.push_money_note AS pushMoneyNote,
	zs.create_datetime AS createTime
FROM
	zq_salary zs  //主表
LEFT JOIN core_user_ext cue ON cue.id = zs.user_id   //从表 on之后是从表的条件
WHERE
	zs.is_deleted = 0
AND (
	cue.real_name LIKE '%李%'
	OR zs.push_money_note LIKE '%测%'
)
ORDER BY
	zs.create_datetime DESC
LIMIT 2;

就相当于
ORDER BY
	zs.create_datetime DESC
LIMIT 0,2;

limit的效率问题

我有一个需求，就是从vote_record_memory表中查出3600000到3800000的数据，此时在id上加个索引，索引的类型是Normal，索引的方法是BTREE，分别用两种方法查询

-- 方法1
SELECT * FROM vote_record_memory vrm  LIMIT 3600000,20000 ;

-- 方法2
SELECT * FROM vote_record_memory vrm WHERE vrm.id >= 3600000 LIMIT 20000

你会发现，方法2的执行效率远比方法1的执行效率高，几乎是方法1的九分之一的时间。

为什么方法1的效率低，而方法二的效率高呢？

分析一

因为在方法1中，我们使用的单纯的limit。limit随着行偏移量的增大，当大到一定程度后，会出现效率下降。而方法2用上索引加where和limit，性能基本稳定，受偏移量和行数的影响不大。

分析二

我们用explain来分析：

可见，limit语句的执行效率未必很高，因为会进行全表扫描，这就是为什么方法1扫描的的行数是400万行的原因。方法2的扫描行数是47945行，这也是为什么方法2执行效率高的原因。我们尽量避免全表扫描查询，尤其是数据非常庞大，这张表仅有400万条数据，方法1和方法就有这么大差距，可想而知上千万条的数据呢。

能用索引的尽量使用索引，type至少达到range级别，这不是我说的，这是阿里巴巴开发手册的5.2.8中要求的

我不用索引查询到的结果和返回的时间和方法1的时间差不多：

SELECT * FROM vote_record_memory vrm WHERE vrm.id >= 3600000 LIMIT

20000 受影响的行: 0 时间: 0.196s

这也就是我们为什么尽量使用索引的原因。mysql索引方法一般有BTREE索引和HASH索引，hash索引的效率比BTREE索引的效率高，但我们经常使用BTREE索引，而不是hash索引。因为最重要的一点就是：Hash索引仅仅能满足"=",“IN"和”<=>"查询，不能使用范围查询。

如果是范围查询，我们为什么用BTREE索引的原因。BTREE索引就是二叉树索引，学过数据结构的应该都清楚，这里就不赘述了。

limit物理分页

我们都知道limit一般有两个参数，X和Y，X表示跳过X个数据，读取Y个数据，我们就此来查询数据

页数每页显示的行数limit语句计算方式
第一页20limit 0,20limit 0*20,20
第二页20limit 20,20limit 1*20,20
第三页20limit 40,20limit 2*20,20
第四页20limit 60,20limit 3*20,20
如果是SQL语句来进行分页的话，我们可以看到的是：
-- 首页
SELECT * from vote_record_memory LIMIT 0,20;

-- 第二页
SELECT * from vote_record_memory LIMIT 20,20;

-- 第三页
SELECT * from vote_record_memory LIMIT 40,20;

-- 第四页
SELECT * from vote_record_memory LIMIT 60,20;

-- n页
SELECT * from vote_record_memory LIMIT (n-1)*20,20;

这里写图片描述

因而，如果是用java的话，我们就可以写一个方法，有两个参数，一个是页数，一个每页显示的行数

    /**
     * @description          简单的模拟分页雏形
     * @author               zby
     * @param currentPage    当前页
     * @param lines          每页显示的多少条
     * @return               数据的集合
     */
    public List<Object> listObjects(int currentPage, int lines) {
        String sql = "SELECT * from vote_record_memory LIMIT " + (currentPage - 1) * lines + "," + lines;
        return null;
    }

参考https://www.cnblogs.com/tonghun/p/7122801.html

到此这篇关于mysql的limit用法及逻辑分页和物理分页的文章就介绍到这了,更多相关mysql limit逻辑分页和物理分页内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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