mysql 페이지 매김을 쿼리하는 방법
MySQL은 대용량 데이터를 저장하고 관리하는 데 일반적으로 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 실제 응용 프로그램에서는 사용자 인터페이스에 데이터의 일부를 표시하기 위해 데이터베이스의 데이터에 대해 페이징 쿼리를 수행해야 하는 경우가 많습니다. 이 기사에서는 MySQL을 사용하여 페이징 쿼리를 수행하는 방법을 소개합니다.
1. 페이징 쿼리에 LIMIT 키워드를 사용하세요.
MySQL은 반환되는 쿼리 결과 수를 제한하기 위해 LIMIT 키워드를 제공합니다. LIMIT 키워드는 두 개의 매개변수를 사용할 수 있습니다. 첫 번째 매개변수는 쿼리 결과의 시작 위치를 지정하고, 두 번째 매개변수는 반환되는 쿼리 결과 수를 지정합니다.
예를 들어, 대량의 사용자 데이터를 저장하는 "users"라는 테이블이 있다고 가정해 보겠습니다. 페이지당 10개의 데이터를 표시하고 두 번째 페이지의 데이터를 쿼리하려고 합니다. 다음 SQL 문을 사용할 수 있습니다.
SELECT * FROM users LIMIT 10 OFFSET 10;
위 SQL 문에서 LIMIT 10은 페이지당 10개의 데이터를 표시한다는 의미이고 OFFSET 10입니다. 는 쿼리 결과의 11번째 위치부터 데이터가 반환되기 시작한다는 의미입니다. 즉, 두 번째 페이지의 데이터가 반환됩니다.
2. ORDER BY 키워드를 사용하여 정렬
페이징 쿼리를 수행할 때 일반적으로 쿼리 결과를 특정 조건에 따라 표시할 수 있도록 정렬해야 합니다. MySQL은 쿼리 결과를 정렬하기 위해 ORDER BY 키워드를 제공합니다.
예를 들어 사용자를 등록 시간에 따라 내림차순으로 정렬하고 두 번째 페이지의 데이터를 쿼리하려면 다음 SQL 문을 사용하면 됩니다.
SELECT * FROM users ORDER BY register_time DESC LIMIT 10 OFFSET 10;
위 SQL 문에서 ORDER BY Register_time DESC LIMIT 10 OFFSET은 등록 시간에 따라 내림차순으로 정렬하는 것을 의미합니다. 10은 각 페이지에 10개의 데이터가 표시되고 11번째 데이터부터 반환이 시작된다는 의미입니다. 즉, 두 번째 페이지의 데이터가 반환됩니다.
3. COUNT 함수를 사용하여 총 레코드 수 가져오기
페이징 쿼리를 수행할 때 일반적으로 총 페이지 수를 계산하고 페이징 탐색을 생성하려면 총 레코드 수를 알아야 합니다. MySQL은 쿼리 결과의 총 레코드 수를 가져오는 COUNT 함수를 제공합니다.
예를 들어 사용자 테이블의 총 레코드 수를 쿼리하려면 다음 SQL 문을 사용할 수 있습니다.
SELECT COUNT(*) FROM users;
위 SQL 문에서 COUNT(*)는 쿼리의 총 레코드 수를 나타냅니다. 결과.
4. 총 페이지 수 계산 및 페이징 탐색 생성
총 레코드 수를 얻은 후 각 페이지에 표시된 수를 기준으로 총 페이지 수를 계산하고 해당 페이징 탐색을 생성할 수 있습니다.
총 100개의 레코드를 얻었고 각 페이지에 10개의 데이터가 표시된다고 가정합니다. 다음 PHP 코드를 사용하여 총 페이지 수를 계산하고 페이징 탐색을 생성할 수 있습니다.
$total_records = 100; $records_per_page = 10; $total_pages = ceil($total_records / $records_per_page); for ($i = 1; $i <= $total_pages; $i++) { echo "$i "; }
위 PHP 코드에서 , $total_records는 총 레코드 수, $records_per_page는 각 페이지에 표시되는 수, $total_pages는 총 페이지 수를 나타냅니다. for 루프를 사용하여 각 페이지를 탐색하고 해당 페이징 탐색을 생성합니다.
요약:
이 글에서는 페이징 쿼리에 MySQL을 사용하는 방법을 소개합니다. LIMIT 키워드 및 ORDER를 사용하여 반환되는 쿼리 결과 수를 제한합니다. BY 키워드는 쿼리 결과를 정렬하고, COUNT 함수를 사용하여 총 레코드 수를 얻고, 총 페이지 수를 계산하고, 데이터베이스 내 데이터의 페이징 표시를 실현할 수 있는 페이징 탐색을 생성합니다. 이러한 방법은 실제 응용 프로그램에서 매우 유용하며 사용자 경험과 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다. .
위 내용은 mysql 페이지 매김을 쿼리하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

다음 단계를 통해 phpmyadmin을 열 수 있습니다. 1. 웹 사이트 제어판에 로그인; 2. phpmyadmin 아이콘을 찾고 클릭하십시오. 3. MySQL 자격 증명을 입력하십시오. 4. "로그인"을 클릭하십시오.

Navicat Premium을 사용하여 데이터베이스 생성 : 데이터베이스 서버에 연결하고 연결 매개 변수를 입력하십시오. 서버를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 데이터베이스 생성을 선택하십시오. 새 데이터베이스의 이름과 지정된 문자 세트 및 Collation의 이름을 입력하십시오. 새 데이터베이스에 연결하고 객체 브라우저에서 테이블을 만듭니다. 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 데이터 삽입을 선택하여 데이터를 삽입하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

응용 프로그램을 열고 새로운 연결 (Ctrl n)을 선택하여 Navicat에서 새로운 MySQL 연결을 만들 수 있습니다. "MySQL"을 연결 유형으로 선택하십시오. 호스트 이름/IP 주소, 포트, 사용자 이름 및 비밀번호를 입력하십시오. (선택 사항) 고급 옵션을 구성합니다. 연결을 저장하고 연결 이름을 입력하십시오.

백업 또는 트랜잭션 롤백 메커니즘이없는 한 데이터베이스에서 직접 삭제 된 행 복구는 일반적으로 불가능합니다. 키 포인트 : 거래 롤백 : 트랜잭션이 데이터를 복구하기 전에 롤백을 실행합니다. 백업 : 데이터베이스의 일반 백업을 사용하여 데이터를 신속하게 복원 할 수 있습니다. 데이터베이스 스냅 샷 : 데이터베이스의 읽기 전용 사본을 작성하고 데이터를 실수로 삭제 한 후 데이터를 복원 할 수 있습니다. 주의해서 삭제 명령문을 사용하십시오. 실수로 데이터를 삭제하지 않도록 조건을주의 깊게 점검하십시오. WHERE 절을 사용하십시오 : 삭제할 데이터를 명시 적으로 지정하십시오. 테스트 환경 사용 : 삭제 작업을 수행하기 전에 테스트하십시오.

Redis는 단일 스레드 아키텍처를 사용하여 고성능, 단순성 및 일관성을 제공합니다. 동시성을 향상시키기 위해 I/O 멀티플렉싱, 이벤트 루프, 비 블로킹 I/O 및 공유 메모리를 사용하지만 동시성 제한 제한, 단일 고장 지점 및 쓰기 집약적 인 워크로드에 부적합한 제한이 있습니다.