1 select SQL_CALC_FOUND_ROWS * from table
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where a='a' limit 0,20;先拿出想要的数据。
2 select found_rows() as num;再计算上个结果集个数。
sql查询表中数据总条：SELECT COUNT(*) FROM 表名称。
count（*）代表着数据统计的总数。
例子
本例返回 "Persons" 表中的行数：
SELECT COUNT(*) FROM Personsinfo。
返回大于 20 岁的人数：
SELECT COUNT(*) FROM Personsinfo WHERE Age20
根据筛选条件来统计总数。
拓展资料
SQL
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL(发音：/ˈes kjuː ˈel/ "S-Q-L")，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
参考资料：百度百科——SQL
package cn.tsjinrong.fastfile.util;
/**
* @ClassName: Page
* @Description: TODO(分页组件的父类，用来封装分页的 通用内容和逻辑)
* @author zhanghaiyang
* @date 2016年1月14日 下午12:37:55
* @Copyright © 2016上海通善互联网金融信息服务有限公司
*/
public class Page {
// 用户输入的分页条件
private int currentPage = 1; // 当前页
private int pageSize = 15; // 每页最大行数
// 用于实现分页SQL的条件，是根据用户输入条件计算而来的
private int begin;
private int end;
// 自动计算出的总行数
private int rows;
// 根据总行数计算总页数，然后将总页数输出给页面
private int totalPage;
public int getRows() {
return rows;
}
public void setRows(int rows) {
this.rows = rows;
}
public int getTotalPage() {
// 根据总行数，计算总页数
if (rows % pageSize == 0) {
totalPage = rows / pageSize;
} else {
totalPage = rows / pageSize + 1;
}
return totalPage;
}
public void setTotalPage(int totalPage) {
this.totalPage = totalPage;
}
public int getBegin() {
// 在mapper.xml使用begin属性时，对其进行计算
begin = (currentPage - 1) * pageSize;
return begin;
}
public void setBegin(int begin) {
this.begin = begin;
}
public int getEnd() {
// 在mapper.xml使用end属性时，对其进行计算
end = currentPage * pageSize + 1;
return end;
}
public void setEnd(int end) {
this.end = end;
}
public int getCurrentPage() {
return currentPage;
}
public void setCurrentPage(int currentPage) {
this.currentPage = currentPage;
}
public int getPageSize() {
return pageSize;
}
public void setPageSize(int pageSize) {
this.pageSize = pageSize;
}
}
public ModelAndView findVideosByPage(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FileProperties fp) {
ModelAndView model = new ModelAndView("/video/video_list");
MapString, Object params = new HashMapString, Object(3);
if (StringUtils.isNotBlank(fp.getBusiId())) {
params.put("busiId", fp.getBusiId());
}
if (StringUtils.isNotBlank(fp.getApplyName())) {
params.put("applyName", fp.getApplyName());
}
if (fp.getApplyDateStart() != null StringUtils.isNotBlank(fp.getApplyDateStart())) {
params.put("applyDateStart", DateUtil.parseDate(fp.getApplyDateStart()));
} else {
params.put("applyDateStart", DateUtil.addDay(new Date(), -7));
}
if (fp.getApplyDateEnd() != null StringUtils.isNotBlank(fp.getApplyDateEnd())) {
params.put("applyDateEnd", DateUtil.parseDate(fp.getApplyDateEnd()));
} else {
params.put("applyDateEnd", DateUtil.format(new Date()));
}
fp.setRows(fastfileVideoService.selectRows(params));
model.addObject("fastfileVideoInfoPage", fp);
ListFastfileVideoInfo fastfileVideoInfos = fastfileVideoService.selectByPage(fp);
model.addObject("fastfileVideoInfos", fastfileVideoInfos);
model.addObject("applyDateStart", DateUtil.format(DateUtil.addDay(new Date(), -7)));
model.addObject("applyDateEnd", DateUtil.format(new Date()));
return model;
}
select id="selectByPage" resultMap="BaseResultMap" parameterType="cn.tsjinrong.fastfile.util.FileProperties"
select
include refid="Base_Column_List" /
from fastfile_video_info where 1=1
if test="busiId != null and busiId !=''"
and busi_id = #{busiId,jdbcType=VARCHAR}
/if
if test="applyName != null and applyName !=''"
and apply_name=#{applyName,jdbcType=VARCHAR}
/if
if test="applyDateStart != null and applyDateStart !=''"
and apply_date = #{applyDateStart,jdbcType=DATE}
/if
if test="applyDateEnd != null and applyDateEnd !=''"
and apply_date = #{applyDateEnd,jdbcType=DATE}
/if
and del_flag = 0
order by apply_date desc limit #{beginRow},#{pageSize}
/select
的确要查询两次的，因为计算总记录数是使用的聚合函数count(),如果你想一起查询出来，就要使用分组，那样也麻烦，对数据库的操作要使用细粒度的操作，可以使用事务来控制两次查询，用同一个connection，这样可以避免两次查询导致两次不同进程之间的连接操作
用语句SELECT count(*) FROM table_name;查询，下面以查询数据库history下的表格名为111的数据条数为例：
1、在命令行输入mysql -u root -p，再输入mysql的密码进入mysql
2、输入use history进入history数据库
3、输入语句SELECT count(*) FROM 111;查询表格111的总数据条数
4、如下图所示，可以看到总数据条数是1744364
