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  • 分页的时候有首页和末,点击末的时候不知道query.setFirstResult(index)的index 应该写什么。而且想直接通过jpql语句找到表中一共有多少条记录,在网上也没有找到 应该怎么写,求教==
  • 分页查询最后几个页面耗时优化

    千次阅读 2018-11-01 14:23:06
    上海项目,148w的poi,查询最后时竟然耗时如此严重? 接近20s。然而前两的查询性能很快。   优化思路 网上的优化思路https://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5772055.html,拿来测试一下。 确实优化了很...

    背景

    上海项目,148w的poi,查询最后几页时竟然耗时如此严重?


    接近20s。然而前两页的查询性能很快。


     

    优化思路

    网上的优化思路https://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5772055.html,拿来测试一下。



    确实优化了很多。

    但是,还有优化空间https://blog.csdn.net/a724888/article/details/60879572

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  • 但是在查询最后一页时则需要90s,导致接口调用超时(我们接口超时时间设置是60s),于是开始找原因,通过日志发现在查询最后一页时拼接的sql是从最后一页的第一条数据最后一页的第一条数据+页大小的数据,...

    由于项目数据量过大,每月数据量在3000w左右,最多的一个月达到6000w,所以表进行了按月分区,但即使是这样在使用PageHelper分页插件时还是遇到一个效率问题。在数据量很大的月份查询倒数第二页数据时sql查询需要20s左右,但是在查询最后一页时则需要90s,导致接口调用超时(我们接口超时时间设置是60s),于是开始找原因,通过日志发现在查询最后一页时拼接的sql是从最后一页的第一条数据查到最后一页的第一条数据+页大小的数据,意思就是假如表有95条数据,每页10条数据,那么最后一页数据查询的就是90到100,实际上整个表数据量只有95条,所以导致查询的最后5条实际上是空数据,导致的效率低下。

    知道了导致最后一页查询慢的原因之后就好办了。解决方法就是通过判断查询时是否为最后一页,如果是则将查询的结束条数设置为表的最大数据量,而不是之前的最后一页的第一条数据数+页大小,这样就能做到不做最后一页的空数据查询而提高效率了。下面是代码

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  • 个PB 做的小Demo 数据库为Oracle 11g,供借鉴,我把dll 打包了 ,程序有源代码。没数据库的表,表可以自己创建
  • 【mySQL】mysql数据库分页查询讨论专题

    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 ...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)...

    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(低效)

    2 limit m语句 (有局限)

    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

    五、欢迎大家提出错误和新方案


    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(低效)

    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;

    耗时分别如下:

    • 查询100偏移:        25ms 
    • 查询1000偏移:      77ms 
    • 查询10000偏移:    3128ms
    • 查询100000偏移:  3812ms
    • 查询1000000偏移:14608ms

    2 limit m语句 (有局限)

     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页的时候就无法实现,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。使得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

    注意:这个方法有个局限,就是需要deptno是连续的,也就是中间的记录不能有删除。(可以用删除标志代替真正的物理删除)

    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

    五、欢迎大家提出错误和新方案

    欢迎大家指出错误、隐患、缺陷或提出补充、更好的方案,相互探讨。

    @UESTC

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  • 分页查询

    万次阅读 多人点赞 2014-02-22 19:55:32
    分页查询,就是将将过多的结果在有限的界面上分好多来显示,这个是很多网站常用的功能,也是最基本的功能,今天简单总结一下。  分页以前听人们说都是项技术,但是我觉的不尽然。我认为分页是将数据库的数据...

             分页查询,就是将将过多的结果在有限的界面上分好多页来显示,这个是很多网站常用的功能,也是最基本的功能,今天简单总结一下。


              分页以前听人们说都是一项技术,但是我觉的不尽然。我认为分页是将数据库的数据,利用一些特殊的sql语句来进行查询,显示理所应当显示的内容,更恰当的说可以是对SQL语句的灵活运用,对逻辑思维的简单使用。


             一,一般人们将分页查询分为两类:逻辑分页,物理分页,我们先从理论上理解一下:

                 1,逻辑分页概述:就是用户第一次访问时,将数据库的所有记录全部查询出来,添加到一个大的集合中,然后存放在session对象,然后通过页码计算出当前页需要显示的数据内容,存储到一个小的list的集合中,并将之存储到request对象中,跳转到JSP页面,进行遍历显示。 当用户第二次访问时,只要不关闭浏览器,我们还会从session中获取数据,来进行显示。为什么叫逻辑分页呢?因为此种方法是在内存的session对象中进行计算分页显示的,而不是真正的将我们数据库进行分页的。

            来看它的一些缺点吧:

                  a,如果需要查询的数据量过大,session将耗费大量的内存;

                  b,因为是在session中获取数据,如果第二次或者更多此的不关闭浏览器访问,会直接访问session,从而不能保证数据是最新的。

            小结:这种分页很少使用。但是在数据量小,不会被修改的数据,使用逻辑分页会提高程序的执行效率。

     

               2,物理分页概述:使用数据库自身所带的分页机制,例如,Oracle数据库的rownum,或者Mysql数据库中的limit等机制来完成分页操作。因为是对数据库实实在在的数据进行分页条件查询,所以叫物理分页。每一次物理分页都会去连接数据库。

                优点:数据能够保证最新,由于根据分页条件会查询出少量的数据,所以不会占用太多的内存。

                缺点:物理分页使用了数据库自身带的机制,所以这样的SQL语句不通用,导致不能进行数据库的移植。

               小结:在实际中物理分页还是使用的较多的。

     


      二,看一下逻辑分页查询的应用:


    	public class PageQueryUserServlet extends HttpServlet {
    	
    		@Override
    		protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
    				throws ServletException, IOException {
    			
    			//获取页码
    			int pageno = Integer.parseInt(request.getParameter("pageno")==null?"1":request.getParameter("pageno")); 
    			
    			
    			//从session中获取大List集合
    			HttpSession session = request.getSession();
    			List<User> bigList = (List<User>)session.getAttribute("bigList");
    			
    			//如果第一次访问
    			if(bigList == null){
    				
    				//创建大List集合
    				bigList = new ArrayList<User>();
    				
    				//如果大List集合不存在,则连接数据库
    				Connection conn = null;
    				PreparedStatement ps= null;
    				ResultSet rs = null;
    				try {
    					conn = DBUtil.getConnection();
    					String sql = "select usercode,username,orgtype from t_user order by regdate desc";
    					ps = conn.prepareStatement(sql);
    					
    					//执行查询语句返回查询结果集
    					rs = ps.executeQuery();
    					
    					//遍历结果集封装javabean对象并存储到大List集合中
    					while(rs.next()){
    						User user = new User();
    						user.setUsercode(rs.getString("usercode"));
    						user.setUsername(rs.getString("username"));
    						user.setOrgtype(rs.getString("orgtype"));
    						bigList.add(user);
    					}
    					
    					//将大List集合存储到session中
    					session.setAttribute("bigList", bigList);
    					
    				} catch (Exception e) {
    					e.printStackTrace();
    				} finally{
    					DBUtil.close(conn, ps, rs);
    				}
    			}
    			
    			
    			//如果从session中可以获取到大List集合,则通过页码计算得出小List集合
    			List<User> smallList = new ArrayList<User>();
    			
    			//计算开始标识=页数大小*(页码-1)
    			int beginIndex = Const.PAGE_SIZE * (pageno-1);
    			
    			//结束标识=页数大小*页码,如果超过了总数据条数,则表示为最后一页,写为总结条数即可
    			int endIndex = Const.PAGE_SIZE * pageno > bigList.size() ? bigList.size() : Const.PAGE_SIZE * pageno;
    			
    			for(int i=beginIndex;i<endIndex;i++){
    				smallList.add(bigList.get(i));
    			}
    			
    			//将小List集合存储到request对象中
    			request.setAttribute("userList", smallList);
    			
    			//转发
    		}
    		
    
    }



              三,好,物理分页和逻辑分页的计算方法差不多,只不过一个是session中一个是在数据库中,这里物理分页总结一下多条件查询分页显示的过程,这里也将分页对象进行封装了:

                先看一下分页对象的编写:

    	/**
    	 * 分页对象
    	 * @author Administrator
    	 */
    	public class Page<T> {
    		/**
    		 * 页码
    		 */
    		private int pageno;
    		
    		/**
    		 * 每页显示的记录条数
    		 */
    		private int pagesize;
    		
    		/**
    		 * 数据集合(需要显示在网页中的数据)
    		 */
    		private List<T> dataList;
    		
    		/**
    		 * 总记录条数
    		 */
    		private int totalsize;
    		
    		
    		public Page(String pageno) {
    			this.pageno = (pageno == null ? 1 : Integer.parseInt(pageno));
    			this.pagesize = Const.PAGE_SIZE;
    			this.dataList = new ArrayList<T>();
    		}
    		
    		public int getPageno(){
    			return pageno;
    		}
    		
    		public int getPagesize(){
    			return pagesize;
    		}
    		
    		public List<T> getDataList(){
    			return dataList;
    		}
    		
    		public void setTotalsize(int totalsize){
    			this.totalsize = totalsize;
    		}
    		
    		public int getTotalsize(){
    			return totalsize;
    		}
    		
    		public int getPagecount(){
    			return totalsize%pagesize == 0 ? totalsize/pagesize : totalsize/pagesize + 1;
    		}
    		
    		/**
    		 * 通过业务SQL语句获取分页SQL语句
    		 * @param sql 业务SQL
    		 * @return 分页SQL语句
    		 * 这是非常核心的,通过多次嵌套,嵌套出分页sql语句的编写
    		 */
    		public String getSql(String sql){
    			return "select t1.* from (select t.*,rownum as linenum from ("+sql+") t where rownum<=" + pageno*pagesize + ") t1 where t1.linenum>" + (pageno-1)*pagesize;
    		}
    	}
    

     有了这个分页对象,我就可以利用它了,看我们动态参数分页查询的过程,重点看注释步骤:

    	/**
    	 * 动态参数查询,难度最大的是SQL语句动态拼接。(因为查询提交内容不定,查询提交个数不定)
    	 * @author Administrator
    	 */
    	public class PageQueryInvServlet extends HttpServlet {
    	
    		@Override
    		protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
    				throws ServletException, IOException {
    			
    			//解决请求体的中文乱码问题
    			//request.setCharacterEncoding("GB18030");
    			
    			//创建分页对象
    			Page<Investor> page = new Page<Investor>(request.getParameter("pageno"));
    			
    			//获取查询提交的数据
    			String invregnum = request.getParameter("invregnum");
    			String invname = request.getParameter("invname");
    			String startdate = request.getParameter("startdate");
    			String enddate = request.getParameter("enddate");
    			
    			//拼接业务SQL,注意其中的技巧,where 1=1,另外这里使用StringBuilder提高拼接的效率
    			StringBuilder sql = new StringBuilder("select i.invregnum,i.invname,i.regdate,u.username,i.cty from t_invest i join t_user u on i.usercode=u.usercode where 1=1");
    			StringBuilder totalsizeSql = new StringBuilder("select count(*) as totalsize from t_invest i join t_user u on i.usercode=u.usercode where 1=1");
    			//创建list集合用来绑定下标和内容,利用的list下标和值对应关系的特点
    			List<String> paramList = new ArrayList<String>();
    			
    			//动态参数拼接动态SQL语句
    			if(StringUtil.isNotEmpty(invregnum)){
    				sql.append(" and i.invregnum = ?");
    				totalsizeSql.append(" and i.invregnum = ?");
    				paramList.add(invregnum); 
    			}
    			
    			if(StringUtil.isNotEmpty(invname)){
    				sql.append(" and i.invname like ?");
    				totalsizeSql.append(" and i.invname like ?");
    				paramList.add("%" + invname + "%"); 
    			}
    			
    			if(StringUtil.isNotEmpty(startdate)){
    				sql.append(" and i.regdate >= ?");
    				totalsizeSql.append(" and i.regdate >= ?");
    				paramList.add(startdate); 
    			}
    			
    			if(StringUtil.isNotEmpty(enddate)){
    				sql.append(" and i.regdate <= ?");
    				totalsizeSql.append(" and i.regdate <= ?");
    				paramList.add(enddate); 
    			}
    			
    			//调用获取分页SQL
    			String pageSql = page.getSql(sql.toString());
    			
    			//连接数据库查询数据
    			Connection conn = null;
    			PreparedStatement ps = null;
    			ResultSet rs = null;
    			try {
    				conn = DBUtil.getConnection();
    				ps = conn.prepareStatement(pageSql);
    				
    				//给?赋值(重点),这里list的巧妙使用
    				for(int i=0;i<paramList.size();i++){
    					ps.setString(i+1, paramList.get(i));
    				}
    				
    				//执行查询语句,返回查询结果集
    				rs = ps.executeQuery();
    				
    				//遍历结果集,每遍历一次,封装Investor对象,将其添加到List集合中
    				while(rs.next()){
    					Investor inv = new Investor();
    					inv.setInvregnum(rs.getString("invregnum"));
    					inv.setInvname(rs.getString("invname"));
    					inv.setRegdate(rs.getString("regdate"));
    					inv.setUsername(rs.getString("username"));
    					inv.setCty(rs.getString("cty"));
    					
    					page.getDataList().add(inv);
    				}
    				
    				//查询总记录条数,并且设置到分页对象中
    				ps = conn.prepareStatement(totalsizeSql.toString());
    				
    				//给?赋值
    				for(int i=0;i<paramList.size();i++){
    					ps.setString(i+1, paramList.get(i));
    				}
    				
    				rs = ps.executeQuery();
    				
    				if(rs.next()){
    					page.setTotalsize(rs.getInt("totalsize"));
    				}
    				
    			} catch (Exception e) {
    				e.printStackTrace();
    			} finally{
    				DBUtil.close(conn, ps, rs);
    			}
    			
    			//将分页对象存储到request范围中
    			request.setAttribute("pageObj", page);
    			
    			//转发
    		     
    		}
    		
    	}
    



              分页查询将数据量分成几批显示到页面上。就像我们的书本,这不过这里的动态,可能因为查询条件的不同,页面的内容就不同,所以灵活应用,弄清楚查询条件,编写好分页查询语句,那么什么问题都解决了。

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  • Mybatis-plus for循环中分页查询处理,始终查询第一页数据,分页条件current不生效。 xml sql中关闭缓存,加入缓存刷新的配置 flushCache="true" useCache="false" Mybatis-plus 使用架构的默认修改时,传入空值...
  • 使用MySQL实现分页查询

    千次阅读 多人点赞 2020-05-21 01:16:55
    本文关键字:MySQL、分页查询、真分页、假分页、LIMIT。在项目开发当中,经常要实现分页...这是因为在个页面上能够显示的数据是有限的,而存放在数据库中的数据往往很多,我们必须将这些数据安放到不同的页面中去。
  • SqlServer 分页查询

    千次阅读 2019-03-13 16:16:54
    原理: 如 一页 为10条数据, 要第二页 第11- 20 条数据, 那么 要根据一个固定字段(如ID)先进行排序 查出 前 20条数据, 然后再用子查询, 倒序 前10条数据, 即可查出第二页的数据 如下sql: SELECT TOP 10 A.* ...
  • 分页 js分页 查询出所有数据再分页
  • JavaWeb分页显示内容之分页查询的三种思路(数据库分页查询) 转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6134851.html 在开发过程中,经常做的件事,也是最基本的事,就是从数据库中查询数据,然后在...
  • 案例分析:SQL 窗口函数实现高效分页查询

    千次阅读 多人点赞 2021-05-19 08:48:37
    使用 SQL 语句实现分页查询时,我们需要知道一些额外的参数信息,例如查询返回的总行数、当前所在的页数、最后一页的页数等。在传统的实现方法中我们需要执行额外的查询语句获得这些信息。本文介绍了如何利用 SQL ...
  • HBase伪快速分页查询

    千次阅读 2017-06-23 22:01:36
    之前有两个功能,都是查询历史数据的一个分页查询,系统刚上线的时候,没有太多的数据,就...但是hbase对分页查询这种东西支持不好,如果按照以往查询mysql的思路,查询出一个总的count,再查询出这一页的数据,这种...
  • db2分页查询

    万次阅读 2016-12-01 14:39:53
    在mysql中,实现分页查询比较方便,只需要传入查询开始的条数start和要查询多少条数据即每显示多少条数据limit就可以db2和Oracle实现分页的方式类似,所需要的参数为要查询的数据开始的条数start,结尾的条数end,...
  • Mybatis自定义数据库分页查询

    千次阅读 2019-11-22 14:13:03
    首先定义个工具类用于接受分页查询结果: //分页查询工具类 public class PageBean<T> { private int currPage;//当前页数 private int pageSize;//每的数据条数 private int totalCount;//总...
  • 如何用java做分页查询页面

    千次阅读 2017-07-22 22:59:14
    步:我们先在util中写分页的工具类 代码如下: package com.util; import java.util.ArrayList; public class PageModel<T> { //定义属性表示当前 private int pageNo =1; //定义属性表示每显示...
  • 分页查询详解

    千次阅读 多人点赞 2019-09-06 22:18:34
    分页查询 数据库结构 创建对应的实体类 public class Student { private Integer id; private String name; private Integer age; private String address; public Student() { } public Student(Inte...
  • 基于Hibernate的分页查询

    千次阅读 2018-10-24 21:03:06
    分页查询数据上基本上是我们做web网站等项目必须要做功能,基于Hibernate查询的分页查询也是如此。 那么,基于Hibernate的分页查询到底是如何实现的呢?一下我将一一向大家展示,如有任何疑问,欢迎留言。后台数据...
  • mongoDB分页查询

    千次阅读 2019-01-26 18:22:05
    在tmp中存储前面的10条记录,latest中存储前一页最后一条记录(第9条),在接下去的查询中,通过find后的参数,过滤去之前的记录,获取之后的10条记录。   3.两种方法的比较 方法一比较简单,但skip...
  • myBatis进行高级分页查询

    千次阅读 2019-05-02 21:25:50
    查询xx部门的员工的工资从xxx到xxx,并规定每一页显示的个数,进行分页 首先这是目录结构 首先是对mybatis的映射类的编写 EmployeeMapper.xml 其中,queryForList 是进行分页查找,queryFountCount 是进行返回符合...
  • Mybatis实现真正分页查询

    万次阅读 2015-08-23 20:25:54
    它是先把数据出来放在内存里面你要什么给你什么。 和真正的分页查询还是不一样的。如果数据太多的话。内存肯定会溢出的。那么下面我来介绍一下如何使用myBatis 真正实现分页查询。就是用sql语句来实现分页查询。...

空空如也

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