
- 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
2020-08-17 08:59:08mysql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
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
2019-05-05 14:36:37MySQL: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
2 使用 id 限定优化(前提:id是连续递增,删除过记录不符合)
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)
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:
文章目录
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
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
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
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
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
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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