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首先我们先创建一个订单表,只携带一个主键,其他全部字段都不携带索引。然后使用存储过程插入1000000条数据到数据表中:
可以看到我们直接使用limit查询id处于900000到900100范围的数据响应时间为3.51秒,如果再加上业务处理逻辑的操作时间,基本上整个分页查询操作得耗时4秒以上,我们可以使用explain关键字查看刚才这个sql语句的运行属性:
可以看到利用between...and将id局限在指定范围查询分页只需要0.06秒,为什么会这么快呢,我们可以利用explain测试一下运行属性:
select * from aok_score_info where id between 50 and 60 limit 10;
但是如果中间有一部分无效数据,我需要删除,我将id为30--40的数据删除,这时候我要查询第50--60条的数据,如果还使用上面的sql语句,查出来的一样是id为50--60的数据,但是实际上数据库第50--60条的数据应该id为60--70.所以说id限制分页查询效率很高但是有局限性,局限性就在于不能删除数据以保证id的连续性,而子查询不能使用where子句,因为使用where子句会筛选条件会导致id失去连续性。所以在id能保证连续性的情况下我们可以选择使用限制id的方法提高分页效率。接下来我们看下如果id无法保证绝对连续除了子查询还能如何处理。
首先我们还是以刚才这100万条数据来测试,id目前是连续的从1--100000,我们现在使用inner join在子查询中只查询索引列id,然后通过id去读取需要的列:
很明显我们可以看到查询出的记录顺延了3000条,也就可以表示我们在id不连续的时候可以使用只读索引方法来优化limit语句,可以大幅度提高分页的效率。而我开发中经常使用一种方法:客户端传id和size表示当前页数id最大值以及每页条数,然后直接使用id查询顺推的size条数据,举个例子比如我们第八页返回id为701--800的数据,然后查询第九页时只需要将第七页最大id800传过来,就可以顺推得到接下来100条数据:
比如客户端查询第一页,id传0,则后端可以使用下列sql语句:
select * from aok_score_info limit 0, 10;
由于查询时第一页的数据,所以扫描速度很快,之后页数查询传当前页数id最大值,比如传参id为9999,表示上一页的最大id为9999,那么我们就从9999开始顺推查询,可以看到中间删掉的3000条记录都会直接跳过,所以不会影响我们查询的正确性,最关键的是id是主键上面有索引,这个sql语句执行时间0.04秒,可以说在高并发的情况下也基本可以满足要求了。这是我个人开发中所理解的几种分页的方案,有不同见解的可以提出来一起讨论讨论。
关于MySQL中怎么实现分页查询就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。