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物理分頁為什么用limit

在講解limit之間，我們先說說分頁的事情。

分頁有邏輯分頁和物理分頁，就像刪除有邏輯刪除和物理刪除。邏輯刪除就是改變數據庫的狀態，物理刪除就是直接刪除數據庫的記錄，而邏輯刪除只是改變該數據庫的狀態。例如

同理，邏輯分頁和物理分頁是有區別的

為什么邏輯分頁占用較大的內存空間，比如我有一張表，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;

向該表中插入300萬條數據后，再轉儲到桌面，查看轉儲后的SQL文件的屬性：

這是多么龐大的數據，占用的內存多么可怕，為什么我們再選用數據庫。這也是我們使用云服務器時，設定mysql的存儲空間的大小。

我們一般不推薦使用邏輯分頁，而使用物理分頁。在使用物理分頁的時候，就要考慮到limit的用法。

解釋limit

limit X，Y ，跳過前X條數據，讀取Y條數據

X表示第一個返回記錄行的偏移量，Y表示返回記錄行的最大數目

如果X為0的話，即 limit 0, Y，相當于limit Y、

通過業務分析limit

我有一張工資表，只顯示最新的_前兩條記錄_，同時進行員工姓名和工資提成備注查詢

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???//從表?on之后是從表的條件

WHERE

zs.is_deleted?=?0

AND?(

cue.real_name?LIKE?'%李%'

OR?zs.push_money_note?LIKE?'%測%'

)

ORDER?BY

zs.create_datetime?DESC

LIMIT?2;

就相當于

ORDER?BY

zs.create_datetime?DESC

LIMIT?0,2;

limit的效率問題

我有一個需求，就是從vote_record_memory表中查出3600000到3800000的數據，此時在id上加個索引，索引的類型是Normal，索引的方法是BTREE，分別用兩種方法查詢

--?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

你會發現，方法2的執行效率遠比方法1的執行效率高，幾乎是方法1的九分之一的時間。

為什么方法1的效率低，而方法二的效率高呢？

分析一、

因為在方法1中，我們使用的單純的limit。limit隨著行偏移量的增大，當大到一定程度后，會出現效率下降。而方法2用上索引加where和limit，性能基本穩定，受偏移量和行數的影響不大。

分析二、

我們用explain來分析

可見，limit語句的執行效率未必很高，因為會進行全表掃描，這就是為什么方法1掃描的的行數是400萬行的原因。方法2的掃描行數是47945行，這也是為什么方法2執行效率高的原因。我們盡量避免全表掃描查詢，尤其是數據非常龐大，這張表僅有400萬條數據，方法1和方法就有這么大差距，可想而知上千萬條的數據呢。

能用索引的盡量使用索引，type至少達到range級別_，這不是我說的，這是阿里巴巴開發手冊的5.2.8中要求的_

我不用索引查詢到的結果和返回的時間和方法1的時間差不多：

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

20000 受影響的行: 0 時間: 0.196s

這也就是我們為什么盡量使用索引的原因。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，但我們經常使用BTREE索引，而不是hash索引。因為最重要的一點就是：Hash索引僅僅能滿足”=”,”IN”和”<=>”查詢，不能使用范圍查詢。

如果是范圍查詢，我們為什么用BTREE索引的原因。BTREE索引就是二叉樹索引，學過數據結構的應該都清楚，這里就不贅述了。

limit物理分頁

我們都知道limit一般有兩個參數，X和Y，X表示跳過X個數據，讀取Y個數據，我們就此來查詢數據

如果是SQL語句來進行分頁的話，我們可以看到的是：

--?首頁

SELECT?*?from?vote_record_memory?LIMIT?0,20;

--?第二頁

SELECT?*?from?vote_record_memory?LIMIT?20,20;

--?第三頁

SELECT?*?from?vote_record_memory?LIMIT?40,20;

--?第四頁

SELECT?*?from?vote_record_memory?LIMIT?60,20;

--?n頁

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

因而，如果是用java的話，我們就可以寫一個方法，有兩個參數，一個是頁數，一個每頁顯示的行數

/**

*?@description??????????簡單的模擬分頁雛形

*?@author???????????????zby

*?@param?currentPage????當前頁

*?@param?lines??????????每頁顯示的多少條

*?@return???????????????數據的集合

*/

public?List?listObjects(int?currentPage,?int?lines)?{

String?sql?=?"SELECT?*?from?vote_record_memory?LIMIT?"?+?(currentPage?-?1)?*?lines?+?","?+?lines;

return?null;

}

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql的limit和or_面试官：谈谈MySQL的limit用法、逻辑分页和物理分页的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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