MySQL的分页技术总结

–方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句—语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N—适应场景: 适用于

–方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句
—语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N
—适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)
—原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.

—方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)
—语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M
—适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万)
—原因: 索引扫描,速度会很快. 有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3

—方法3: 基于索引再排序
—语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
—适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万). 最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1)
—原因: 索引扫描,速度会很快. 但M

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ySQL的排序操作,只有ASC没有DESC(DESC是假的,未来会做真正的DESC,期待…).

—方法4: 基于索引使用prepare（第一个问号表示pageNum，第二个？表示每页元组数）
—语句样式: MySQL中,可用如下方法: PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (？* ？) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
—适应场景: 大数据量
—原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。

—方法5: 存储过程类（最好融合上述方法4）
—语句样式: 不再给出
—适应场景: 大数据量. 作者推荐的方法
—原因: 把操作封装在服务器，相对更快一些。

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