MySQL基本分页查询方法及其优化

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,价值2615元额度,1个月
简介:         今天将一个oracle的数据库生成到了mySQL,因为代码比较原始,是JDBC访问数据库的,所以,对数据库的分页查询一下子就查不出来了。小忧伤( ⊙ o ⊙ )啊!     先看下之前查询的code:       public PageModel findUserLis...


        今天将一个oracle的数据库生成到了mySQL,因为代码比较原始,是JDBC访问数据库的,所以,对数据库的分页查询一下子就查不出来了。小忧伤( ⊙ o ⊙ )啊!


     先看下之前查询的code:

      

public PageModel<User> findUserList(int pageNo,int pageSize) {
		StringBuffer sbSql=new StringBuffer();
		sbSql.append("Select user_id,user_name,password,contact_tel,email,create_date ")
				.append("From")
				.append("(")
				.append("Select rownum rn,user_id,user_name,password,contact_tel,email,create_date ")
				.append("From")
				.append("(")
				.append("Select user_id,user_name,password,contact_tel,email,create_date from t_user where user_id <> 'root' ")
				.append(" order by user_id")
				.append("	)where rownum <=?")
				.append(") where rn>?");
		Connection conn=null;
		PreparedStatement pstmt=null;
		ResultSet rs=null;
		PageModel<User> pageModel=null;
		try{
			conn=DbUtil.getConnnection();
			pstmt=conn.prepareStatement(sbSql.toString());
			pstmt.setInt(1, pageNo*pageSize);
			pstmt.setInt(2, (pageNo-1)*pageSize);
			rs=pstmt.executeQuery();
			List<User> userList=new ArrayList<User>();
			while(rs.next()){
				User user=new User();
				user.setUserId(rs.getString("user_id"));
				user.setUserName(rs.getString("user_name"));
				user.setPassword(rs.getString("password"));
				user.setContactTel(rs.getString("contact_tel"));
				user.setEmail(rs.getString("email"));
				user.setCreateDate(rs.getTimestamp("create_date"));
				userList.add(user);
			}
			pageModel=new PageModel<User>();
			pageModel.setList(userList);
			pageModel.setTotalRecords(getTotalRecords(conn));
			pageModel.setPageNo(pageNo);
			pageModel.setPageSize(pageSize);
		}catch(SQLException e){
			DbUtil.close(rs);
			DbUtil.close(pstmt);
			DbUtil.close(conn);
		}
		return pageModel;
	}

        基本上跟以前sql server数据库的rownum方式差不多。但是mysql这样子就不行了,要使用limit来进行分页。


        先来看下我的表结构:


       


      PS:我在user_id上面加了个索引。


      然后,使用没有经过优化的limit进行查询:


     

        #create INDEX rowindex on t_user(user_id)
	SELECT * from t_user ORDER BY USER_ID DESC limit 0,2

      然后我们对此进行优化查询:


 

          1,使用子查询方式进行优化查询

    

SELECT
		*
	FROM
		t_user
	WHERE
		USER_ID < =(
			SELECT
				USER_ID
			FROM
				t_user
			ORDER BY
				USER_ID DESC
			LIMIT ($page-1)*$pagesize.", 1),
			1
		)
	ORDER BY
		USER_ID DESC
	LIMIT $pagesize
	
	例如:

	
	SELECT
		*
	FROM
		t_user
	WHERE
		USER_ID < =(
			SELECT
				USER_ID
			FROM
				t_user
			ORDER BY
				USER_ID DESC
			LIMIT 3,
			1
		)
	ORDER BY
		USER_ID DESC
	LIMIT 3
	

      二,使用join方式进行优化



SELECT
	*
FROM
	t_user AS u1
JOIN (
	SELECT
		user_id
	FROM
		t_user
	ORDER BY
		USER_ID DESC
	LIMIT ($page-1)*$pagesize.", 1),
	1
) AS u2





示例:

	SELECT
		*
	FROM
		t_user AS u1
	JOIN (
		SELECT
			user_id
		FROM
			t_user
		ORDER BY
			USER_ID DESC
		LIMIT 0,
		1
	) AS u2


     

三,对返回的数据总条数查询的优化

 

      通常在代码里面,我要分页的话,需要返回的结果集中,包含数据总条数,这样我才能够根据当前的pageSize来在页面上显示数据一共有多少页。


     而对这个数据总条数的查询,我们通常使用count(*) 或者count(0),然而在mysql里面,提供了内置的函数,来对这一查询进行优化:


  

       SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS * from t_user where USER_ID<'root' limit 1;
	SELECT FOUND_ROWS();  #返回的第二个结果集为如果没有limit限制返回的条数




     


    

 

相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
2天前
|
存储 算法 关系型数据库
MySQL连接的原理⭐️4种优化连接的手段性能提升240%🚀
MySQL连接的原理⭐️4种优化连接的手段性能提升240%🚀
|
2天前
|
SQL canal 运维
MySQL高可用架构探秘:主从复制剖析、切换策略、延迟优化与架构选型
MySQL高可用架构探秘:主从复制剖析、切换策略、延迟优化与架构选型
|
2天前
|
存储 算法 关系型数据库
MySQL怎样处理排序⭐️如何优化需要排序的查询?
MySQL怎样处理排序⭐️如何优化需要排序的查询?
|
2天前
|
SQL 存储 关系型数据库
5分钟搞懂MySQL半连接优化⭐️多种半连接的优化策略
5分钟搞懂MySQL半连接优化⭐️多种半连接的优化策略
|
2天前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL的3种索引合并优化⭐️or到底能不能用索引?
MySQL的3种索引合并优化⭐️or到底能不能用索引?
|
3天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL的优化利器⭐️Multi Range Read与Covering Index是如何优化回表的?
本文以小白的视角使用通俗易懂的流程图深入浅出分析Multi Range Read与Covering Index是如何优化回表
|
4天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Mysql大数据批量插入方法
Mysql大数据批量插入方法
20 0
|
2天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
docker MySQL删除数据库时的错误(errno: 39)
docker MySQL删除数据库时的错误(errno: 39)
|
2天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库连接
用Navicat备份Mysql演示系统数据库的时候出:Too Many Connections
用Navicat备份Mysql演示系统数据库的时候出:Too Many Connections
|
3天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
oracle 数据库 迁移 mysql数据库
将 Oracle 数据库迁移到 MySQL 是一项复杂的任务,因为这两种数据库管理系统具有不同的架构、语法和功能。
15 0