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分页(英语:Paging),是一种操作系统里存储器管理的一种技术,可以使电脑的主存可以使用存储在辅助存储器中的数据。操作系统会将辅助存储器(通常是磁盘)中的数据分区成固定大小的区块,称为“页”(pages)。当不需要时,将分页由主存(通常是内存)移到辅助存储器;当需要时,再将数据取回,加载主存中。相对于分段,分页允许存储器存储于不连续的区块以维持文件系统的整齐。分页是磁盘和内存间传输数据块的最小单位。 展开全文
分页(英语:Paging),是一种操作系统里存储器管理的一种技术,可以使电脑的主存可以使用存储在辅助存储器中的数据。操作系统会将辅助存储器(通常是磁盘)中的数据分区成固定大小的区块,称为“页”(pages)。当不需要时,将分页由主存(通常是内存)移到辅助存储器;当需要时,再将数据取回,加载主存中。相对于分段,分页允许存储器存储于不连续的区块以维持文件系统的整齐。分页是磁盘和内存间传输数据块的最小单位。
信息
外文名
Paging
领    域
计算机
定    义
一种操作系统里存储器管理的技术
中文名
分页
性    质
磁盘和内存间传输数据块最小单位
学    科
计算机
分页简介
分页(英语:Paging),是一种操作系统里存储器管理的一种技术,可以使电脑的主存可以使用存储在辅助存储器中的数据。操作系统会将辅助存储器(通常是磁盘)中的数据分区成固定大小的区块,称为“页”。当不需要时,将分页由主存(通常是内存)移到辅助存储器;当需要时,再将数据取回,加载主存中。相对于分段,分页允许存储器存储于不连续的区块以维持文件系统的整齐。分页是磁盘和内存间传输数据块的最小单位。分页/虚拟内存能有助“大大地”降低整体及额外非必要的 I/O 次数,提高系统整体运作性能。因为这能有助提高 RAM 的读取命中率,也透过其内部的高效率算法来达到 I/O 数据流的预缓存工作,通过与之相关的等等手段也能很好地提高了 CPU 的使用效率,而拥有大物理内存的用户更可能考虑利用如Ramdisk、Supercache、SoftPerfect RAM Disk等模拟出硬盘分区来同时将虚拟内存/系统临时文件等设置其上以进一步加强系统性能,及达至保障硬盘的措施。分页是虚拟内存技术中的重要部分。
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    千次阅读 2020-08-17 08:59:08
    mysql分页:select * from 表 limit (pageNo-1)*pageSize,pageSize; oracle分页:select a.* (select 表.*,rowum rn from 表) a where rn>(pageNo-1)pageSize and rn <=pageNopageSize;

    mysql分页:select * from 表 limit (pageNo-1)*pageSize,pageSize;

    oracle分页:select a.* (select 表.*,rowum rn from 表) a where rn>(pageNo-1)pageSize and rn <=pageNopageSize;

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  • MyBatis-Plus 分页查询以及自定义sql分页

    万次阅读 多人点赞 2019-06-12 17:53:46
    分页查询每个人程序猿几乎都使用过,但是有部分同学不懂什么是物理分页和逻辑分页。 物理分页:相当于执行了limit分页语句,返回部分数据。物理分页只返回部分数据占用内存小,能够获取数据库最新的状态,实施性...

    一、引言

    分页查询每个人程序猿几乎都使用过,但是有部分同学不懂什么是物理分页和逻辑分页。

    物理分页:相当于执行了limit分页语句,返回部分数据。物理分页只返回部分数据占用内存小,能够获取数据库最新的状态,实施性比较强,一般适用于数据量比较大,数据更新比较频繁的场景。

    逻辑分页:一次性把全部的数据取出来,通过程序进行筛选数据。如果数据量大的情况下会消耗大量的内存,由于逻辑分页只需要读取数据库一次,不能获取数据库最新状态,实施性比较差,适用于数据量小,数据稳定的场合。

    那么MP中的物理分页怎么实现呢? 往下看往下看

    二、配置

    创建MybatisPlusConfig配置类,需要配置分页插件,小编使用的Spring boot配置方式。

    /**
     * @Auther: IT贱男
     * @Date: 2019/6/12 15:06
     * @Description: MybatisPlus配置类
     */
    @Configuration
    public class MyBatisPlusConfig {
    
        /**
         * 分页插件
         * @return
         */
        @Bean
        public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {
            return new PaginationInterceptor();
        }
    }

    三、具体分页实现

    MP的Wrapper提供了两种分页查询的方式,源码如下

        /**
         * 根据 entity 条件,查询全部记录(并翻页)
         *
         * @param page         分页查询条件(可以为 RowBounds.DEFAULT)
         * @param queryWrapper 实体对象封装操作类(可以为 null)
         */
        IPage<T> selectPage(IPage<T> page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);
    
        /**
         * 根据 Wrapper 条件,查询全部记录(并翻页)
         *
         * @param page         分页查询条件
         * @param queryWrapper 实体对象封装操作类
         */
        IPage<Map<String, Object>> selectMapsPage(IPage<T> page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);

    可见两个分页方法参数都是一致的,只是返回参数略有不同,具体选择根据实际业务为准。

        /**
         * 分页查询
         */
        @Test
        public void selectByPage() {
            QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper();
            wrapper.like("name", "雨").lt("age", 40);
    
            Page<User> page = new Page<>(1,2);
    
            //IPage<User> userIPage = userMapper.selectPage(page, wrapper);
    
            IPage<Map<String, Object>> mapIPage = userMapper.selectMapsPage(page, wrapper);
    
    
            System.out.println("总页数"+mapIPage.getPages());
            System.out.println("总记录数"+mapIPage.getTotal());
            List<Map<String, Object>> records = mapIPage.getRecords();
            records.forEach(System.out::println);
        }

    以上分页查询执行sql如下,先是查询了一次总记录数,然后在查询的数据。

    DEBUG==>  Preparing: SELECT COUNT(1) FROM user WHERE name LIKE ? AND age < ? 
    DEBUG==> Parameters: %雨%(String), 40(Integer)
    TRACE<==    Columns: COUNT(1)
    TRACE<==        Row: 2
    DEBUG==>  Preparing: SELECT id,name,age,email,manager_id,create_time FROM user WHERE name LIKE ? AND age < ? LIMIT ?,? 
    DEBUG==> Parameters: %雨%(String), 40(Integer), 0(Long), 2(Long)
    TRACE<==    Columns: id, name, age, email, manager_id, create_time
    TRACE<==        Row: 2, 张雨琪, 31, zjq@baomidou.com, 1088248166370832385, 2019-01-14 09:15:15
    TRACE<==        Row: 3, 刘红雨, 31, lhm@baomidou.com, 1088248166370832385, 2019-01-14 09:48:16
    DEBUG<==      Total: 2
    总页数1
    总记录数2

    现在我们有需求只要查询数据即可, 不关心总记录数等,如果使用默认的方式就消耗不必要的性能。那么解决办法也是很简单的,只需要在创建page对象时传入第三个参数为false即可

     Page<User> page = new Page<>(1,2,false);

    四、自定义sql分页查询

    有时候查询的数据难免会出现多表连接查询,或者是一些复杂的sql语句,但是这些语句也是需要支持分页查询的,

    先定义查询接口,第一个参数要是分页的参数,小编这里演示就写简单的sql。

    步骤一:在mapper文件中,编写对应的分页查询接口。

    步骤二:在xml中编写对应的sql语句,小编这里演示的 “${ew.customSqlSegment}”,这个是如果你想自定义的sql语句,也想使用wrapper查询条件构造器,则需要在mapper接口中添加参数,以及xml中也要有固定。 

        /**
         * 自定义sql分页
         * @param page
         * @param queryWrapper 看这里看这里,如果自定义的方法中需要用到wrapper查询条件,需要这样写
         * @return
         */
        IPage<User> selectMyPage(IPage<User> page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<User> queryWrapper);
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
    <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
    <mapper namespace="com.example.demo.mapper.UserMapper">
    
        <select id="selectMyPage" resultType="com.example.demo.model.User">
            SELECT * FROM user ${ew.customSqlSegment}
        </select>
    
    </mapper>
       /**
         * 自定义sql分页查询
         */
        @Test
        public void selectByMyPage() {
            QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper();
            wrapper.like("name", "雨").lt("age", 40);
            Page<User> page = new Page<>(1,2);
            IPage<User> mapIPage = userMapper.selectMyPage(page, wrapper);
    
            System.out.println("总页数"+mapIPage.getPages());
            System.out.println("总记录数"+mapIPage.getTotal());
            List<User> records = mapIPage.getRecords();
            records.forEach(System.out::println);
        }

    五、多表sql分页查询

    看评论有小伙伴反馈多表连接查询怎么分页,其实道理都是一样的。

    小编以简单的为主,sql如下: his_ipd_encounter、his_user 两张表

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
    <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
    <mapper namespace="com.example.demo.mapper.UserMapper">
    
        <select id="selectByHisName" resultType="java.lang.String">
            select u.realname from his_ipd_encounter e, his_user u where e.his_uid = u.his_uid
        </select>
        
    
    </mapper>

    mapepr如下:需要传入分页的参数,返回的类型也需要是分页对象

    
    /**
     * <p>
     * 用户 Mapper 接口
     * </p>
     *
     * @author IT贱男
     * @since 2019-06-14
     */
    public interface UserMapper extends MyMapper<User> {
    
    
        /**
         * 多表查询分页
         * @param page
         * @return
         */
        IPage<String> selectByHisName(IPage<User> page);
    }
    

    测试如下:通过查看日志,执行的sql加了分页条件的。

       @Test
        public void select(){
            // 创建分页参数
            Page<User> page = new Page<>(1,2);
            IPage<String> result = userMapper.selectByHisName(page);
            // 获取数据
            List<String> records = result.getRecords();
            records.forEach(System.out::println);
            System.out.println("总页数 = "+ result.getPages());
        }
    
    ARNWarn: Could not find @TableId in Class: com.example.demo.model.HisUser.
    INFOStarted UserMapperTest in 2.428 seconds (JVM running for 2.959)
    select u.realname from his_ipd_encounter e, his_user u where e.his_uid = u.his_uid
    DEBUG==>  Preparing: SELECT COUNT(1) FROM his_ipd_encounter e, his_user u WHERE e.his_uid = u.his_uid 
    DEBUG==> Parameters: 
    TRACE<==    Columns: COUNT(1)
    TRACE<==        Row: 117
    DEBUG==>  Preparing: select u.realname from his_ipd_encounter e, his_user u where e.his_uid = u.his_uid LIMIT ?,? 
    DEBUG==> Parameters: 0(Long), 2(Long)
    TRACE<==    Columns: realname
    TRACE<==        Row: 胡伯云
    TRACE<==        Row: 安元慧
    DEBUG<==      Total: 2
     Time:20 ms - ID:com.example.demo.mapper.UserMapper.selectByHisName
    Execute SQL:
        com.p6spy.engine.wrapper.PreparedStatementWrapper@61bcbcce
    
    胡伯云
    安元慧
    总页数 = 59
    

     

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  • 【mySQL】mysql 分页查询

    万次阅读 多人点赞 2019-05-05 14:36:37
    MySQL:limit分页公式、总页数公式 1) limit分页公式 (1)limit分页公式:curPage是当前第几页;pageSize是一页多少条记录 limit (curPage-1)*pageSize,pageSize (2)用的地方:sql语句中 select * from student...

    目录

    一、limit分页公式、总页数公式

    1 limit分页公式

    2 总页数公式

    二 、Mysql的三种分页方法

    1 limit m,n分页语句

    2 limit m语句

    三、 查询优化

    1 使用子查询优化

    2 使用 id 限定优化(前提:id是连续递增,删除过记录不符合)

    3 使用临时表优化

    四、关于数据表的id说明


    一、limit分页公式、总页数公式


    1 limit分页公式


    (1)limit分页公式:curPage是当前第几页;pageSize是一页多少条记录

    limit  (curPage-1)*pageSize,pageSize

    (2)用的地方:sql语句中

    select * from student limit(curPage-1)*pageSize,pageSize;

    2 总页数公式


    (1)总页数公式:totalRecord是总记录数;pageSize是一页分多少条记录

    int totalPageNum = (totalRecord +pageSize - 1) / pageSize;

    (2)用的地方:前台UI分页插件显示分页码
    (3)查询总条数:totalRecord是总记录数,SELECT COUNT(*) FROM tablename


    二 、Mysql的三种分页方法

     

    1 limit m,n分页语句

    select * from dept order by deptno desc limit 3,3;
    select * from dept order by deptno desc limit m,n;

    limit 3,3的意思扫描满足条件的3+3行,撇去前面的3行,返回最后的3行,那么问题来了,如果是limit 200000,200,需要扫描200200行,如果在一个高并发的应用里,每次查询需要扫描超过20W行,效率十分低下。

    测试见:https://www.cnblogs.com/youyoui/p/7851007.html

    例如:

    select * from orders_history where type=8 limit 100,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 1000,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 10000,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;
    select * from orders_history where type=8 limit 1000000,100;


    2 limit m语句

     select * from dept where deptno >10 order by deptno asc limit n;//下一页
     select * from dept where deptno <60 order by deptno desc limit n//上一页

    这种方式不管翻多少页只需要扫描n条数据。

    但是,虽然扫描的数据量少了,但是在某些需要跳转到多少也得时候就无法实现,这时还是需要用到方法1,既然不能避免,那么我们可以考虑尽量减小m的值,因此我们可以给这条语句加上一个条件限制。是的每次扫描不用从第一条开始。这样就能尽量减少扫描的数据量。

    例如:每页10条数据,当前是第10页,当前条目ID的最大值是109,最小值是100.(当前100-109)
    那么跳到第9页:

    select * from dept where deptno<100 order by deptno desc limit 0,10;   //倒序

    那么跳到第8页:

    select * from dept where deptno<100 order by deptno desc limit 10,10;

    那么跳到第11页:

    select * from dept where deptno>109 order by deptno asc limit 0,10;


    最后附上参考文档网址:http://www.open-open.com/doc/view/2bda32bf64864e8e965e91686f5309d4
    原文:https://blog.csdn.net/HADEWOKE/article/details/53996110

    上面的方法还可以优化,见第三。

    三、 查询优化

    子查询优化原理:https://zhuanlan.zhihu.com/p/163658548

    1 使用子查询优化

    这种方式先定位偏移位置的 id,然后往后查询,这种方式适用于 id 递增的情况。

    select * from orders_history where type=8 limit 100000,1;
    select id from orders_history where type=8 limit 100000,1;
    
    select * from orders_history where type=8 and 
    id>=(select id from orders_history where type=8 limit 100000,1) 
    limit 100;
    
    select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;
    

    4条语句的查询时间如下:

    • 第1条语句:3674ms
    • 第2条语句:1315ms
    • 第3条语句:1327ms
    • 第4条语句:3710ms

    针对上面的查询需要注意:

    • 比较第1条语句和第2条语句:使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍
    • 比较第2条语句和第3条语句:速度相差几十毫秒
    • 比较第3条语句和第4条语句:得益于 select id 速度增加,第3条语句查询速度增加了3倍

    这种方式相较于原始一般的查询方法,将会增快数倍。

     

     

    2 使用 id 限定优化(前提:id是连续递增,删除过记录不符合)

    这种方式假设数据表的id是连续递增的,则我们根据查询的页数和查询的记录数可以算出查询的id的范围,可以使用 id between and 来查询:

    select * from orders_history where type=2 
    and id between 1000000 and 1000100 limit 100;
    

    查询时间:15ms 12ms 9ms

    这种查询方式能够极大地优化查询速度,基本能够在几十毫秒之内完成。限制是只能使用于明确知道id的情况,不过一般建立表的时候,都会添加基本的id字段,这为分页查询带来很多便利。

    还可以有另外一种写法:

    select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;
    

    当然还可以使用 in 的方式来进行查询,这种方式经常用在多表关联的时候进行查询,使用其他表查询的id集合,来进行查询:

    select * from orders_history where id in
    (select order_id from trade_2 where goods = 'pen')
    limit 100;
    

    这种 in 查询的方式要注意:某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。

    3 使用临时表优化

    这种方式已经不属于查询优化,这儿附带提一下。

    对于使用 id 限定优化中的问题,需要 id 是连续递增的,但是在一些场景下,比如使用历史表的时候,或者出现过数据缺失问题时,可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id,使用分页的id来进行 in 查询。这样能够极大的提高传统的分页查询速度,尤其是数据量上千万的时候。

     

    四、关于数据表的id说明

    一般情况下,在数据库中建立表的时候,强制为每一张表添加 id 递增字段,这样方便查询。

    如果像是订单库等数据量非常庞大,一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识,而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成,并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。

    使用先使用范围查询定位 id (或者索引),然后再使用索引进行定位数据,能够提高好几倍查询速度。即先 select id,然后再 select *;

    https://www.cnblogs.com/youyoui/p/7851007.html

     

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  • SQL server分页的四种方法(算很全面了)

    万次阅读 多人点赞 2018-07-03 00:32:21
      这篇博客讲的是SQL server的分页方法,用的SQL server 2012版本。下面都用pageIndex表示页数,pageSize表示一页包含的记录。并且下面涉及到具体例子的,设定查询第2页,每页含10条记录。   首先说一下SQL ...

    目录:


      这篇博客讲的是SQL server的分页方法,用的SQL server 2012版本。下面都用pageIndex表示页数,pageSize表示一页包含的记录。并且下面涉及到具体例子的,设定查询第2页,每页含10条记录。

      首先说一下SQL server的分页与MySQL的分页的不同,mysql的分页直接是用limit (pageIndex-1),pageSize就可以完成,但是SQL server 并没有limit关键字,只有类似limit的top关键字。所以分页起来比较麻烦。

      SQL server分页我所知道的就只有四种:三重循环;利用max(主键);利用row_number关键字,offset/fetch next关键字(是通过搜集网上的其他人的方法总结的,应该目前只有这四种方法的思路,其他方法都是基于此变形的)。

    要查询的学生表的部分记录
    这里写图片描述

    方法一:三重循环

    思路

      先取前20页,然后倒序,取倒序后前10条记录,这样就能得到分页所需要的数据,不过顺序反了,之后可以将再倒序回来,也可以不再排序了,直接交给前端排序。

      还有一种方法也算是属于这种类型的,这里就不放代码出来了,只讲一下思路,就是先查询出前10条记录,然后用not in排除了这10条,再查询。

    代码实现

    -- 设置执行时间开始,用来查看性能的
    set statistics time on ;
    -- 分页查询(通用型)
    select * 
    from (select top pageSize * 
    from (select top (pageIndex*pageSize) * 
    from student 
    order by sNo asc ) -- 其中里面这层,必须指定按照升序排序,省略的话,查询出的结果是错误的。
    as temp_sum_student 
    order by sNo desc ) temp_order
    order by sNo asc
    
    -- 分页查询第2页,每页有10条记录
    select * 
    from (select top 10 * 
    from (select top 20 * 
    from student 
    order by sNo asc ) -- 其中里面这层,必须指定按照升序排序,省略的话,查询出的结果是错误的。
    as temp_sum_student 
    order by sNo desc ) temp_order
    order by sNo asc
    ;
    

    查询出的结果及时间

    这里写图片描述
    这里写图片描述

    方法二:利用max(主键)

      先top前11条行记录,然后利用max(id)得到最大的id,之后再重新再这个表查询前10条,不过要加上条件,where id>max(id)。

    代码实现

    set statistics time on;
    -- 分页查询(通用型)
    select top pageSize * 
    from student 
    where sNo>=
    (select max(sNo) 
    from (select top ((pageIndex-1)*pageSize+1) sNo
    from student 
    order by  sNo asc) temp_max_ids) 
    order by sNo;
    
    
    -- 分页查询第2页,每页有10条记录
    select top 10 * 
    from student 
    where sNo>=
    (select max(sNo) 
    from (select top 11 sNo
    from student 
    order by  sNo asc) temp_max_ids) 
    order by sNo;
    
    

    查询出的结果及时间

    图片
    这里写图片描述

    方法三:利用row_number关键字

      直接利用row_number() over(order by id)函数计算出行数,选定相应行数返回即可,不过该关键字只有在SQL server 2005版本以上才有。

    SQL实现

    set statistics time on;
    -- 分页查询(通用型)
    select top pageSize * 
    from (select row_number() 
    over(order by sno asc) as rownumber,* 
    from student) temp_row
    where rownumber>((pageIndex-1)*pageSize);
    
    set statistics time on;
    -- 分页查询第2页,每页有10条记录
    select top 10 * 
    from (select row_number() 
    over(order by sno asc) as rownumber,* 
    from student) temp_row
    where rownumber>10;
    

    查询出的结果及时间

    图片
    这里写图片描述

    第四种方法:offset /fetch next(2012版本及以上才有)

    代码实现

    set statistics time on;
    -- 分页查询(通用型)
    select * from student
    order by sno 
    offset ((@pageIndex-1)*@pageSize) rows
    fetch next @pageSize rows only;
    
    -- 分页查询第2页,每页有10条记录
    select * from student
    order by sno  
    offset 10 rows
    fetch next 10 rows only ;
    

    offset A rows ,将前A条记录舍去,fetch next B rows only ,向后在读取B条数据。

    结果及运行时间

    这里写图片描述
    这里写图片描述

    封装的存储过程

    最后,我封装了一个分页的存储过程,方便大家调用,这样到时候写分页的时候,直接调用这个存储过程就可以了。

    分页的存储过程

    create procedure paging_procedure
    (	@pageIndex int, -- 第几页
    	@pageSize int  -- 每页包含的记录数
    )
    as
    begin 
    	select top (select @pageSize) *     -- 这里注意一下,不能直接把变量放在这里,要用select
    	from (select row_number() over(order by sno) as rownumber,* 
    			from student) temp_row 
    	where rownumber>(@pageIndex-1)*@pageSize;
    end
    
    -- 到时候直接调用就可以了,执行如下的语句进行调用分页的存储过程
    exec paging_procedure @pageIndex=2,@pageSize=10;
    

    总结

      根据以上四种分页的方法执行的时间可以知道,以上四种分页方法中,第二,第三,第三四种方法性能是差不多的,但是第一种性能很差,不推荐使用。还有就是这篇博客这是测试了小量数据,还没有分页大量数据,所以不清楚在大量数据要分页时哪种方法的性能更加好。我这里推荐第四种,毕竟第四种是SQL server公司升级后推出的新方法,所以应该理论上性能和可读性都会更加好。

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