数据库部分:mysql分页

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。

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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 #。

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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。


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：

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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：

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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：
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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：
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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

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SELECT * FROM `content` AS t1
JOIN (SELECT id FROM `content` ORDER BY id desc LIMIT ".($page-1)*$pagesize.", 1) AS t2
WHERE t1.id <= t2.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 <derived2> system NULL NULL NULL NULL 1
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。

  另一种形式：
  白天被分页查询的性能泥潭弄得心力憔悴，晚上回家的路上冷风吹着头脑稍微清醒一些，想到一个条似乎可行的 SQL 语句。

select * from table where id >= #minId# and xxx in (1,2,3) limit 200
回到家之后迫不及待开始写代码，先把这条 SQL 换着参数在数据库里面一遍遍执行，感觉这种分页方式完全符合我的要求，查询使用的主键索引，虽然从执行计划看影响行数在百万级，但是实际执行的时候影响行数不过百级，还不需要考虑 id 的分布，每次都能实打实的给我捞出 200 条数据。

不过使用这样的 SQL 语句做分页，需要注意调整 minId 的值，扫表过程中需要做到不重不漏。一种可行的方案是将本次查出的结果集中的最大的 id，自增 1 后作为下次查询的 minId。

max_id, min_id = select min(id), max(id) from table
while min_id <= max_id:
    objs = select * from table where id >= min_id and xxx in (1,2,3) limit 200
    max_id_in_page = max(map(lambda x: x.id, objs))
    min_id = max_id_in_page + 1
整体来说，这种分页方式避免了使用 limit 时候遍历 offset 带来的无谓的性能开销，避免了对 id 使用左右范围查询时候 id 的离散分布对命中率的影响，代价是需要在内存中遍历结果集获取当前分页中 id 的最大值，局限是只能在对全表唯一的字段做分页时使用。