Sql 分页

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#sql #sqlserver #存储

需要分页取记录，正在翻找以前的存储过程稍作改动，突然想起SqlServer2005 新增的TransactSql特性，赶紧搜索了一下，使用新的语法，大概如下

select * from (select row_number()over(order by city) as RowNumber, *
from person.address
) Address
where Address.rowNumber < 21 and Address.RowNumber > 10

新增加的row_number()很好用

 

posted @ 2006-4-1 23:50 by 河马 

使用MyBatisPlus实现自定义SQL分页功能
分享思想，留下痕迹。
04-18 1357
大家好，我是Leo哥🫣🫣🫣，今天给大家带来关于精品SpringBoot专栏，暂且就给他起名为循序渐进学SpringBoot，这里我参考了我上一个专栏：循序渐进学SpringSecurity6。有需要的朋友可以抓紧学习来哈，带你从SpringSecurity从零到实战项目。
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sql分页查询
zjg
07-08 2488
分页查询作为数据库必不可少的功能，每家数据库厂商都有各自的标准，下面仅记录目前主流数据库。回到顶部国产数据库近几年在国内的使用率逐步提高，以后有机会接触感觉有意思也会来写博文，希望国产越来越好吧！
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sql 分页
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<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何在SQL中实现分页查询的问题。用户提到了想了解实现方法或最佳实践，所以我得整理出几种常见的分页方法，并分析它们的优缺点。 首先，我得回忆一下之前学过的SQL分页技术。常见的分页方法有使用LIMIT/OFFSET、ROW_NUMBER()窗口函数，以及MAX函数结合子查询。另外，不同的数据库可能有不同的语法，比如MySQL用LIMIT，而SQL Server和Oracle用ROW_NUMBER()。 然后，我需要参考用户提供的引用内容。用户给出的引用[1]、[2]、[3]、[4]中提到了几种方法：比如使用MAX和子查询，ROW_NUMBER()，还有CTE（公用表表达式）的方法。还有在SpringBoot中如何实现分页的Controller层代码。不过用户现在主要关注的是SQL层面的实现，所以可能需要重点放在SQL语句上。 接下来，我需要把这些方法分门别类，逐一解释。比如，方法一：LIMIT/OFFSET，这在MySQL和PostgreSQL中常用，简单直接，但效率问题在大数据量时明显。方法二：ROW_NUMBER()，适用于SQL Server和Oracle，通过生成行号来分页，性能较好。方法三：使用MAX和子查询，这种方法在特定情况下效率更高，尤其是当有索引的时候。方法四：CTE结合ROW_NUMBER()，这在SQL Server 2005及以上版本适用，结构更清晰。 然后，要考虑用户可能需要的最佳实践部分。比如，性能优化的建议，比如索引的重要性，避免全表扫描，参数化查询防止注入，以及结合应用程序的分页逻辑，比如在SpringBoot中使用PageHelper等。 另外，用户可能想知道不同方法的适用场景。例如，小数据量和大数据量的不同选择，或者不同数据库系统的支持情况。需要指出每种方法的优缺点，帮助用户根据实际情况选择。 同时，需要注意用户提到的引用内容，比如引用[2]中提到ROW_NUMBER()方法在数据量大时比NOT IN有优势，但小数据量时不如NOT IN。这可能对应到方法二和方法三的比较，需要解释清楚。 最后，生成相关问题，可能包括性能优化、不同数据库的分页差异、分页查询的常见问题等，以帮助用户进一步探索。 现在，我需要把这些思路整理成一个结构清晰的回答，确保符合用户的要求：使用中文，正确使用LaTeX格式，分点说明，并引用相关文献。同时，生成的回答需要自然，避免机械化的列表，而是用连贯的段落和示例代码块来展示。</think>在SQL中实现分页查询是数据库操作的常见需求，以下是5种典型实现方法及其对比分析： ### 一、LIMIT/OFFSET方法（MySQL/PostgreSQL） ```sql SELECT * FROM employees ORDER BY hire_date LIMIT 10 OFFSET 20; -- 每页10条，查询第3页 ``` **原理**：通过偏移量直接跳过前N条记录 **优点**：语法简单直观 **缺点**：大数据量时性能差（OFFSET需要扫描前N条数据） **适用**：小型数据集快速实现分页[^4] ### 二、ROW_NUMBER()窗口函数（SQL Server/Oracle） ```sql -- SQL Server示例 WITH PaginationCTE AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY salary DESC) AS RowNum FROM employees ) SELECT * FROM PaginationCTE WHERE RowNum BETWEEN 21 AND 30; ``` **原理**：生成有序行号后筛选区间 **优点**：中等数据量性能稳定 **缺点**：需要完整排序结果集 **适用**：需要稳定排序的中型数据集[^2][^3] ### 三、MAX主键优化方法 ```sql SELECT TOP 10 * FROM orders WHERE order_id > ( SELECT ISNULL(MAX(order_id),0) FROM ( SELECT TOP 20 order_id FROM orders ORDER BY order_id ) AS tmp ) ORDER BY order_id; ``` **原理**：通过主键定位分页起始点 **优点**：利用索引快速定位，时间复杂度$O(logN)$ **缺点**：仅支持单字段排序 **适用**：大数据量且使用自增主键的场景[^1] ### 四、FETCH NEXT/OFFSET（SQL标准） ```sql -- SQL Server 2012+ 和 PostgreSQL SELECT * FROM products ORDER BY price OFFSET 40 ROWS FETCH NEXT 10 ROWS ONLY; ``` **原理**：ANSI SQL标准分页语法 **优点**：语法标准化 **缺点**：与LIMIT/OFFSET性能特征相同 ### 五、游标分页（Cursor-based） ```sql -- 使用最后一条记录的标识值 SELECT * FROM users WHERE created_at > '2023-01-01' AND user_id > 100 ORDER BY user_id LIMIT 10; ``` **原理**：记录最后位置实现连续分页 **优点**：无偏移量性能问题 **缺点**：需要客户端保持状态 **适用**：无限滚动等连续分页场景 ### 性能对比公式 假设总数据量$N$，页大小$k$，页码$p$： 1. LIMIT/OFFSET时间复杂度：$O(p \times k)$ 2. ROW_NUMBER()时间复杂度：$O(N \log N)$（全排序） 3. MAX方法时间复杂度：$O(\log N)$（索引查询） ### 最佳实践建议 1. **索引优化**：为$ORDER BY$字段建立索引，例如： ```sql CREATE INDEX idx_salary ON employees(salary DESC); ``` 2. **参数化查询**：防止SQL注入 ```sql DECLARE @PageSize INT = 10, @PageNumber INT = 3; ``` 3. **组合优化**：对千万级数据可结合分区表和分页 4. **应用层缓存**：使用Redis缓存前几页高频访问数据
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