mysql一对多怎么分页 mysql分页实现

mysql如何实现高效分页

先看一下分页的基本原理（我拿的是CSDN那个百万级数据库来测试！）：SELECT * FROM `csdn` ORDER BY id DESC LIMIT 100000,2000;

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耗时： 0.813ms分析：对上面的mysql语句说明：limit 100000,2000的意思扫描满足条件的102000行，扔掉前面的100000行，返回最后的2000行。问题就在这里，如果是limit 100000,20000，需要扫描120000行，在一个高并发的应用里，每次查询需要扫描超过100000行，性能肯定大打折扣。在《efficient pagination using mysql》中提出的clue方式。利用clue方法，给翻页提供一些线索，比如还是SELECT * FROM `csdn` order by id desc，按id降序分页，每页2000条，当前是第50页，当前页条目id最大的是102000，最小的是100000。如果我们只提供上一页、下一页这样的跳转（不提供到第N页的跳转）。那么在处理上一页的时候SQL语句可以是：

SELECT * FROM `csdn` WHERE id=102000 ORDER BY id DESC LIMIT 2000; #上一页

耗时：0.015ms处理下一页的时候SQL语句可以是：

耗时：0.015ms这样，不管翻多少页，每次查询只扫描20行。效率大大提高了！但是，这样分页的缺点是只能提供上一页、下一页的链接形式。

mysql里怎么实现分页啊

记得我还在念大学的时候，一位教我们单片机的老师说了一句话："学习编程刚开始你就得照葫芦画瓢...",以前我在mysql中分页都是用的 limit 100000,20这样的方式，我相信你也是吧，但是要提高效率，让分页的代码效率更高一些，更快一些,那我们又该怎么做呢?

第一部分：看一下分页的基本原理：

第一部分：看一下分页的基本原理：

mysql explain SELECT * FROM message ORDER BY id DESC LIMIT 10000, 20

***************** 1. row **************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: message

type: index

possible_keys: NULL

key: PRIMARY

key_len: 4

ref: NULL

rows: 10020

Extra:

1 row in set (0.00 sec) 对上面的mysql语句说明：limit 10000,20的意思扫描满足条件的10020行，扔掉前面的10000行，返回最后的20行，问题就在这里，如果是limit 100000,100，需要扫描100100行，在一个高并发的应用里，每次查询需要扫描超过10W行，性能肯定大打折扣。文中还提到limit n性能是没问题的，因为只扫描n行。

第二部分：根据雅虎的几位工程师带来了一篇Efficient Pagination Using MySQL的报告内容扩展：在文中提到一种clue的做法，给翻页提供一些线索，比如还是SELECT * FROM message ORDER BY id DESC，按id降序分页，每页20条，当前是第10页，当前页条目id最大的是1020，最小的是1000，如果我们只提供上一页、下一页这样的跳转（不提供到第N页的跳转），那么在处理上一页的时候SQL语句可以是：

完整请到：

mysql 分表分页查询解决思路

当业务上按照月份分表，但是前端h5需要分页展示，小伙伴们不知有没有遇到这个这个需求最后怎么完成的。

我这里想了一个解决思路，可能还不完善，希望能抛转引玉。

1、入参pageNo 为页号码，如果为1那么就是第一页。pageSize 可以是入参也可定死，这里定死10条。Limit 是数据偏移标记，根据入参pageNo 计算出来的，Limit=(pageNo-1)*pageSize。假设A表有41条数据符合，B表有51条数据符合，如下图。

有几种种情况   1.如果limitA表41条 那么需要从A表中取数据，（1）如果Limit+pageSizeCount直接获取数据即可（2）如果Limit+pageSizeCount,那么需要从A 表取部分数据从B表取一部分数据。

1.如果limitA表41条  那么需要从B表取数据，如果B数据依然不足，那么重复以上的步骤。如下图

mysql 数据量大的表如何做分页查询

直接用limit start, count分页语句， 也是我程序中用的方法：

select * from product limit start, count

当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 100， 1000， 10000开始分页的执行时间（每页取20条）， 如下：

select * from product limit 10, 20 0.016秒

select * from product limit 100, 20 0.016秒

select * from product limit 1000, 20 0.047秒

select * from product limit 10000, 20 0.094秒

我们已经看出随着起始记录的增加，时间也随着增大， 这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的，那么我们把起始记录改为40w看下（也就是记录的一般左右） select * from product limit 400000, 20 3.229秒

再看我们取最后一页记录的时间

select * from product limit 866613, 20 37.44秒

难怪搜索引擎抓取我们页面的时候经常会报超时，像这种分页最大的页码页显然这种时

间是无法忍受的。

从中我们也能总结出两件事情：

1）limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比

2）mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。

一对多关系，根据从表属性分页查询

做 机器翻译学堂 时接到个需求：

根据需求设计了三个表：

根据从表中的标签进行查找时，分页后的数量没办法直接统计。较好的解决方案有两个：

一. 直接自己写sql，用left join和子查询（以下sql来自： MySQL一对多分页查询-主表关联表条件查询问题 和上述表结构不一样，主要看实现方式）：

二. 将复杂查询拆分成几个简单查询，在Java中进行处理。

最后分页显示的是主表的信息，将查询分为：

推荐使用第二种

mysql如何做分页查询？

很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。

我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。

SELECT *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 0, 15

这个查询耗时0.00sec。So，这个查询有什么问题呢？实际上，这个查询语句和参数都没有问题，因为它用到了下面表的主键，而且只读取15条记录。

CREATE TABLE city (

id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

city varchar(128) NOT NULL,

PRIMARY KEY (id)

) ENGINE=InnoDB;

真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候，像下面这样：

SELECT *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 100000, 15;

上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。Facebook意识到了这一点，但Facebook并没有为了每秒可以处理更多的请求而去优化数据库，而是将重心放在将请求响应时间的方差变小。

对于分页请求，还有一个信息也很重要，就是总共的记录数。我们可以通过下面的查询很容易的获取总的记录数。

SELECT COUNT(*)

FROM city;

然而，上面的SQL在采用InnoDB为存储引擎时需要耗费9.28sec。一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS(); 就能获得总记录数。但是在大多数情况下，查询语句简短并不意味着性能的提高。不幸的是，这种分页查询方式在许多主流框架中都有用到，下面看看这个语句的查询性能。

SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 100000, 15;

这个语句耗时20.02sec，是上一个的两倍。事实证明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分页是很糟糕的想法。

下面来看看到底如何优化。文章分为两部分，第一部分是如何获取记录的总数目，第二部分是获取真正的记录。

高效的计算行数

如果采用的引擎是MyISAM，可以直接执行COUNT(*)去获取行数即可。相似的，在堆表中也会将行数存储到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情况就会复杂一些，因为InnoDB不保存表的具体行数。

我们可以将行数缓存起来，然后可以通过一个守护进程定期更新或者用户的某些操作导致缓存失效时，执行下面的语句：

SELECT COUNT(*)

FROM city

USE INDEX(PRIMARY);

获取记录

下面进入这篇文章最重要的部分，获取分页要展示的记录。上面已经说过了，大的偏移量会影响性能，所以我们要重写查询语句。为了演示，我们创建一个新的表“news”，按照时事性排序(最新发布的在最前面)，实现一个高性能的分页。为了简单，我们就假设最新发布的新闻的Id也是最大的。

CREATE TABLE news(

id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

title VARCHAR(128) NOT NULL

) ENGINE=InnoDB;

一个比较高效的方式是基于用户展示的最后一个新闻Id。查询下一页的语句如下，需要传入当前页面展示的最后一个Id。

SELECT *

FROM news WHERE id $last_id

ORDER BY id DESC

LIMIT $perpage

查询上一页的语句类似，只不过需要传入当前页的第一个Id，并且要逆序。

SELECT *

FROM news WHERE id $last_id

ORDER BY id ASC

LIMIT $perpage

上面的查询方式适合实现简易的分页，即不显示具体的页数导航，只显示“上一页”和“下一页”，例如博客中页脚显示“上一页”，“下一页”的按钮。但如果要实现真正的页面导航还是很难的,下面看看另一种方式。

SELECT id

FROM (

SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage - 1) % $perpage cnt

FROM news

JOIN (SELECT @cnt:= 0)T

WHERE id $last_id

ORDER BY id DESC

LIMIT $perpage * $buttons

)C

WHERE cnt = 0;

通过上面的语句可以为每一个分页的按钮计算出一个offset对应的id。这种方法还有一个好处。假设，网站上正在发布一片新的文章，那么所有文章的位置都会往后移一位，所以如果用户在发布文章时换页，那么他会看见一篇文章两次。如果固定了每个按钮的offset Id，这个问题就迎刃而解了。Mark Callaghan发表过一篇类似的博客，利用了组合索引和两个位置变量，但是基本思想是一致的。

如果表中的记录很少被删除、修改，还可以将记录对应的页码存储到表中，并在该列上创建合适的索引。采用这种方式，当新增一个记录的时候，需要执行下面的查询重新生成对应的页号。

SET p:= 0;

UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC;

当然，也可以新增一个专用于分页的表，可以用个后台程序来维护。

UPDATE pagination T

JOIN (

SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page

FROM news

ORDER BY id

)C

ON C.id = T.id

SET T.page = C.page;

现在想获取任意一页的元素就很简单了：

SELECT *

FROM news A

JOIN pagination B ON A.id=B.ID

WHERE page=$offset;

还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页，这种方式比较试用于数据集相对小，并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询，当有2M条记录时，要耗费2sec左右。这种方式比较简单，创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。

CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))

SELECT id, FLOOR(RAND() * 0x8000000) random

FROM city;

ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random;

接下来就可以向下面一样执行分页查询了。

SELECT *

FROM _tmp

WHERE OFFSET = $offset

ORDER BY OFFSET

LIMIT $perpage;

简单来说，对于分页的优化就是。。。避免数据量大时扫描过多的记录。