Mysql 分页语句Limit用法
1、Mysql的limit用法 在我们使用查询语句的时候,经常要返回前几条或者中间某几行数据,这个时候怎么办呢?不用担心, mysql 已经为我们提供了这样一个功能。 Sql代码 SELECT * FROM table LIMIT[offset,] rows | rows OFFSEToffset LIMIT 子句可以被用于强
1、Mysql的limit用法
在我们使用查询语句的时候,经常要返回前几条或者中间某几行数据,这个时候怎么办呢?不用担心,mysql已经为我们提供了这样一个功能。
Sql代码
- SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
LIMIT 子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。如果给定两个参数,第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量,第二个参数指定返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1): 为了与 PostgreSQL 兼容,MySQL 也支持句法: LIMIT # OFFSET #。
Sql代码
- mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5,10; // 检索记录行 6-15
- //为了检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行,可以指定第二个参数为 -1:
- mysql> SELECT * FROM table LIMIT 95,-1; // 检索记录行 96-last.
- //如果只给定一个参数,它表示返回最大的记录行数目:
- mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5; //检索前 5 个记录行
- //换句话说,LIMIT n 等价于 LIMIT 0,n。
【引用,路人乙:Mysql中limit的用法详解】
2、Mysql的分页查询语句的性能分析
MySql分页sql语句,如果和MSSQL的TOP语法相比,那么MySQL的LIMIT语法要显得优雅了许多。使用它来分页是再自然不过的事情了。
2.1最基本的分页方式:
Sql代码
- SELECT ... FROM ... WHERE ... ORDER BY ... LIMIT ...
在中小数据量的情况下,这样的SQL足够用了,唯一需要注意的问题就是确保使用了索引:
举例来说,如果实际SQL类似下面语句,那么在category_id, id两列上建立复合索引比较好:
Sql代码
- SELECT * FROM articles WHERE category_id = 123 ORDER BY id LIMIT 50, 10
2.2子查询的分页方式:
随着数据量的增加,页数会越来越多,查看后几页的SQL就可能类似:
Sql代码
- SELECT * FROM articles WHERE category_id = 123 ORDER BY id LIMIT 10000, 10
一言以蔽之,就是越往后分页,LIMIT语句的偏移量就会越大,速度也会明显变慢。
此时,我们可以通过子查询的方式来提高分页效率,大致如下:
Sql代码
- SELECT * FROM articles WHERE id >=
- (SELECT id FROM articles WHERE category_id = 123 ORDER BY id LIMIT 10000, 1) LIMIT 10
2.3JOIN分页方式
Sql代码
- SELECT * FROM `content` AS t1
- JOIN (SELECT id FROM `content` ORDER BY id desc LIMIT ".($page-1)*$pagesize.", 1) AS t2
- WHERE t1.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize;
经过我的测试,join分页和子查询分页的效率基本在一个等级上,消耗的时间也基本一致。
explain SQL语句:
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 PRIMARY
1 PRIMARY t1 range PRIMARY PRIMARY 4 NULL 6264 Using where
2 DERIVED content index NULL PRIMARY 4 NULL 27085 Using index
----------------------------------------
为什么会这样呢?因为子查询是在索引上完成的,而普通的查询时在数据文件上完成的,通常来说,索引文件要比数据文件小得多,所以操作起来也会更有效率。
实际可以利用类似策略模式的方式去处理分页,比如判断如果是一百页以内,就使用最基本的分页方式,大于一百页,则使用子查询的分页方式。
【引用原文,energy1010的空间:MySql分页sql语句】
3、Oracle分页查询语句
Oralce数据库
从数据库表中第M条记录开始检索N条记录
Sql代码
- SELECT * FROM (SELECT ROWNUM r,t1.* From 表名称 t1 where rownum
- where t2.r >= M
例如从表Sys_option(主键为sys_id)中从第10条记录开始检索20条记录,语句如下:
Sql代码
- SELECT * FROM (SELECT ROWNUM R,t1.* From Sys_option where rownum
- Where t2.R >= 10
3、MSSQLSERVER分页查询语句
SQL Server主要利用 SELECT TOP语句分页,具体方案,请参考
-------------------------------------
分页方案一:(利用Not In和SELECT TOP分页)
语句形式:
Sql代码
- SELECT TOP 10 *
- FROM TestTable
- WHERE (ID NOT IN
- (SELECT TOP 20 id
- FROM TestTable
- ORDER BY id))
- ORDER BY ID
Sql代码
- SELECT TOP 页大小 *
- FROM TestTable
- WHERE (ID NOT IN
- (SELECT TOP 页大小*页数 id
- FROM 表
- ORDER BY id))
- ORDER BY ID
- SELECT TOP 页大小 *
Sql代码
- FROM TestTable
- WHERE (ID >
- (SELECT MAX(id)
- FROM (SELECT TOP 页大小*页数 id
- FROM 表
- ORDER BY id) AS T))
- ORDER BY ID
-------------------------------------
分页方案二:(利用ID大于多少和SELECT TOP分页)
语句形式:
Sql代码
- SELECT TOP 10 *
- FROM TestTable
- WHERE (ID >
- (SELECT MAX(id)
- FROM (SELECT TOP 20 id
- FROM TestTable
- ORDER BY id) AS T))
- ORDER BY ID
-------------------------------------
分页方案三:(利用SQL的游标存储过程分页)
Sql代码
- create procedure XiaoZhengGe
- @sqlstr nvarchar(4000), --查询字符串
- @currentpage int, --第N页
- @pagesize int --每页行数
- as
- set nocount on
- declare @P1 int, --P1是游标的id
- @rowcount int
- exec sp_cursoropen @P1 output,@sqlstr,@scrollopt=1,@ccopt=1,@rowcount=@rowcount output
- select ceiling(1.0*@rowcount/@pagesize) as 总页数--,@rowcount as 总行数,@currentpage as 当前页
- set @currentpage=(@currentpage-1)*@pagesize+1
- exec sp_cursorfetch @P1,16,@currentpage,@pagesize
- exec sp_cursorclose @P1
- set nocount off
其它的方案:如果没有主键,可以用临时表,也可以用方案三做,但是效率会低。
建议优化的时候,加上主键和索引,查询效率会提高。
通过SQL 查询分析器,显示比较:我的结论是:
分页方案二:(利用ID大于多少和SELECT TOP分页)效率最高,需要拼接SQL语句
分页方案一:(利用Not In和SELECT TOP分页) 效率次之,需要拼接SQL语句
分页方案三:(利用SQL的游标存储过程分页) 效率最差,但是最为通用
在实际情况中,要具体分析。
【引用:在SQL Server中通过SQL语句实现分页查询 】

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Das Sichern und Wiederherstellen einer MySQL-Datenbank in PHP kann durch Befolgen dieser Schritte erreicht werden: Sichern Sie die Datenbank: Verwenden Sie den Befehl mysqldump, um die Datenbank in eine SQL-Datei zu sichern. Datenbank wiederherstellen: Verwenden Sie den Befehl mysql, um die Datenbank aus SQL-Dateien wiederherzustellen.

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Wie füge ich Daten in eine MySQL-Tabelle ein? Mit der Datenbank verbinden: Stellen Sie mit mysqli eine Verbindung zur Datenbank her. Bereiten Sie die SQL-Abfrage vor: Schreiben Sie eine INSERT-Anweisung, um die einzufügenden Spalten und Werte anzugeben. Abfrage ausführen: Verwenden Sie die Methode query(), um die Einfügungsabfrage auszuführen. Bei Erfolg wird eine Bestätigungsmeldung ausgegeben.

So verwenden Sie gespeicherte MySQL-Prozeduren in PHP: Verwenden Sie PDO oder die MySQLi-Erweiterung, um eine Verbindung zu einer MySQL-Datenbank herzustellen. Bereiten Sie die Anweisung zum Aufrufen der gespeicherten Prozedur vor. Führen Sie die gespeicherte Prozedur aus. Verarbeiten Sie die Ergebnismenge (wenn die gespeicherte Prozedur Ergebnisse zurückgibt). Schließen Sie die Datenbankverbindung.

Das Erstellen einer MySQL-Tabelle mit PHP erfordert die folgenden Schritte: Stellen Sie eine Verbindung zur Datenbank her. Erstellen Sie die Datenbank, falls sie nicht vorhanden ist. Wählen Sie eine Datenbank aus. Tabelle erstellen. Führen Sie die Abfrage aus. Schließen Sie die Verbindung.

Eine der wichtigsten Änderungen, die in MySQL 8.4 (der neuesten LTS-Version von 2024) eingeführt wurden, besteht darin, dass das Plugin „MySQL Native Password“ nicht mehr standardmäßig aktiviert ist. Darüber hinaus entfernt MySQL 9.0 dieses Plugin vollständig. Diese Änderung betrifft PHP und andere Apps

Oracle-Datenbank und MySQL sind beide Datenbanken, die auf dem relationalen Modell basieren, aber Oracle ist in Bezug auf Kompatibilität, Skalierbarkeit, Datentypen und Sicherheit überlegen, während MySQL auf Geschwindigkeit und Flexibilität setzt und eher für kleine bis mittlere Datensätze geeignet ist. ① Oracle bietet eine breite Palette von Datentypen, ② bietet erweiterte Sicherheitsfunktionen, ③ ist für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet; ① MySQL unterstützt NoSQL-Datentypen, ② verfügt über weniger Sicherheitsmaßnahmen und ③ ist für kleine bis mittlere Anwendungen geeignet.
