MySQL Limit可以分段查询数据库数据，主要应用在分页上。虽然现在写的网站数据都是千条级别，一些小的的优化起的作用不大，但是开发就要做到极致，追求完美性能。下面记录一些limit性能优化方法。Limit语法：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)。支持 limit # offset # 语法：limit n,m 表示从第n条记录开始选择m条记录。而大多数开发人员喜欢使用这类语句来解决Web中经典的分页问题。对于小规模的数据，这并不会有太大的问题。对于论坛这类可能具有非常大规模数据的应用来说，limit n,m 的效率是十分低的。因为每次都需要对数据进行选取。如果只是选取前5条记录，则非常轻松和容易；但是对100万条记录，选取从80万行记录开始的5条记录，则还需要扫描记录到这个位置。也就是说limit 10000,20意味着扫描满足条件的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。不同数据量读取数据效率比较：1.offset比较小的时候：多次运行，时间保持在0.0004-0.0005之间多次运行，时间保持在0.0005-0.0006之间。所有，在offset较小的时候，直接使用limit效率会高点！2.offset数据比较大的时候：多次运行，时间保持在0.0187秒左右。多次运行，时间保持在0.061秒左右，是前者的1/3左右。所以，offset较大时，使用后者效率会搞！这是用了id做索引的结果。如果用id作为数据表的主键：查询花费时间大概在0.04秒，这是因为用id主键作为索引的结果。Limit性能优化：同样是取90000条后100条记录，第2句会快点。因为第1句是先取前90001条记录，取其中最大一个ID值作为起始标识，然后利用它快速定位下100条数据；而第2句是只取了最后一条记录，然后取ID值作为起始标识定位100条记录。第2句可简写成：省去Max运算，一般ID都是递增。分页数据性能优化：1、对于数据量较大数据表，可以建立主键和索引字段建立索引表，通过索引表查询相应的主键，在通过主键查询数据量的数据表；2、如果对于有where 条件，又想走索引用limit的，必须设计一个索引，将where 放第一位，limit用到的主键放第2位，而且只能select 主键！这样能提高读取开发云主机域名速度3、利用in：先通过where条件取得相应的主键值，然后利用主键值查询相应的字段值。使用游标(cursor)分页：为让mysql达到最佳查询性能，我将分页查询改为cursor查询方式：上面的last_id为本页最后一条记录的id，这样就能实现“下一页”的查询了，同理也可以实现“上一页”的查询。cursor方式分页只适合用于有顺序的数据且不支持跳页，我们可以建立自增ID或向数据表中增加有序字段：对于数据量大的项目，跳页的作用也不大，完全可以使用筛选条件达到查找的目的。总结以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对开发云的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
mysql通过命令开发云主机域名添加1条数据1.语法： INSERT INTO 表名 (字段1,字段2,…字段n) VALUES (值1,值2,…值n);2.语法解析： INSERT INTO … VALUES …:向表插入数据命令3.示例： …
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