当前位置:首页>编程知识库>后端开发知识>面试官:谈谈MySQL的limit用法、逻辑分页和物理分页
面试官:谈谈MySQL的limit用法、逻辑分页和物理分页
阅读 1
2021-02-03
来源:blog.csdn.net/lvoelife/article/details/81943070

物理分页为什么用limit

在讲解limit之间,我们先说说分页的事情。
分页有逻辑分页和物理分页,就像删除有逻辑删除和物理删除。逻辑删除就是改变数据库的状态,物理删除就是直接删除数据库的记录,而逻辑删除只是改变该数据库的状态。例如
同理,逻辑分页和物理分页是有区别的
为什么逻辑分页占用较大的内存空间,比如我有一张表,表的信息是:
-- ----------------------------
-- Table structure for vote_record_memory
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `vote_record_memory`;
CREATE TABLE `vote_record_memory` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` varchar(20) NOT NULL,
  `vote_id` int(11) NOT NULL,
  `group_id` int(11) NOT NULL,
  `create_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `index_id` (`user_id`) USING HASH
) ENGINE=MEMORY AUTO_INCREMENT=3000001 DEFAULT CHARSET=utf8;

向该表中插入300万条数据后,再转储到桌面,查看转储后的SQL文件的属性:
这是多么庞大的数据,占用的内存多么可怕,为什么我们再选用数据库。这也是我们使用云服务器时,设定mysql的存储空间的大小。
我们一般不推荐使用逻辑分页,而使用物理分页。在使用物理分页的时候,就要考虑到limit的用法。
往期:一年内容,200Java面试题阶段汇总

解释limit

limit XY ,跳过前X条数据,读取Y条数据

X表示第一个返回记录行的偏移量,Y表示返回记录行的最大数目

如果X0的话,即 limit 0, Y,相当于limit Y
通过业务分析limit
  1. 我有一张工资表,只显示最新的_前两条记录_,同时进行员工姓名和工资提成备注查询
SELECT
    cue.real_name empName,
    zs.push_money AS pushMoney,
    zs.push_money_note AS pushMoneyNote,
    zs.create_datetime AS createTime
FROM
    zq_salary zs  //主表
LEFT JOIN core_user_ext cue ON cue.id = zs.user_id   //从表 on之后是从表的条件
WHERE
    zs.is_deleted = 0
AND (
    cue.real_name LIKE '%李%'
    OR zs.push_money_note LIKE '%测%'
)
ORDER BY
    zs.create_datetime DESC
LIMIT 2;

就相当于
ORDER BY
    zs.create_datetime DESC
LIMIT 0,2;

limit的效率问题

  1. 我有一个需求,就是从vote_record_memory表中查出3600000到3800000的数据,此时在id上加个索引,索引的类型是Normal,索引的方法是BTREE,分别用两种方法查询
-- 方法1
SELECT * FROM vote_record_memory vrm  LIMIT 3600000,20000 ;

-- 方法2
SELECT * FROM vote_record_memory vrm WHERE vrm.id >= 3600000 LIMIT 20000 
你会发现,方法2的执行效率远比方法1的执行效率高,几乎是方法1的九分之一的时间。
为什么方法1的效率低,而方法二的效率高呢?
  1. 分析一、
因为在方法1中,我们使用的单纯的limitlimit随着行偏移量的增大,当大到一定程度后,会出现效率下降。而方法2用上索引加wherelimit,性能基本稳定,受偏移量和行数的影响不大。
  1. 分析二、
我们用explain来分析
可见,limit语句的执行效率未必很高,因为会进行全表扫描,这就是为什么方法1扫描的的行数是400万行的原因。方法2的扫描行数是47945行,这也是为什么方法2执行效率高的原因。我们尽量避免全表扫描查询,尤其是数据非常庞大,这张表仅有400万条数据,方法1和方法就有这么大差距,可想而知上千万条的数据呢。
往期:一年内容,200Java面试题阶段汇总
能用索引的尽量使用索引,type至少达到range级别_,这不是我说的,这是阿里巴巴开发手册的5.2.8中要求的_
我不用索引查询到的结果和返回的时间和方法1的时间差不多:
SELECT * FROM vote_record_memory vrm WHERE vrm.id >= 3600000 LIMIT
20000 受影响的行: 0 时间: 0.196s
这也就是我们为什么尽量使用索引的原因。mysql索引方法一般有BTREE索引和HASH索引,hash索引的效率比BTREE索引的效率高,但我们经常使用BTREE索引,而不是hash索引。因为最重要的一点就是:Hash索引仅仅能满足”=”,”IN”和”<=>”查询,不能使用范围查询。
如果是范围查询,我们为什么用BTREE索引的原因。BTREE索引就是二叉树索引,学过数据结构的应该都清楚,这里就不赘述了。

limit物理分页

我们都知道limit一般有两个参数,XYX表示跳过X个数据,读取Y个数据,我们就此来查询数据
如果是SQL语句来进行分页的话,我们可以看到的是:
-- 首页
SELECT * from vote_record_memory LIMIT 0,20;

-- 第二页
SELECT * from vote_record_memory LIMIT 20,20;

-- 第三页
SELECT * from vote_record_memory LIMIT 40,20;

-- 第四页
SELECT * from vote_record_memory LIMIT 60,20;

-- n页
SELECT * from vote_record_memory LIMIT (n-1)*20,20;
因而,如果是用java的话,我们就可以写一个方法,有两个参数,一个是页数,一个每页显示的行数
/**
 * @description          简单的模拟分页雏形
 * @author               zby
 * @param currentPage    当前页
 * @param lines          每页显示的多少条
 * @return               数据的集合
 */
public List<Object> listObjects(int currentPage, int lines) {
    String sql = "SELECT * from vote_record_memory LIMIT "   (currentPage - 1) * lines   ","   lines;
    return null;
}
 
  END
 


 十期推荐
 【201期】面试官:String长度有限制吗?是多少?还好我看过

 【202期】面试官:GET 和 POST请求的本质区别是什么?(本质没区别)

 【203期】吃透Java IO:字节流、字符流、缓冲流

 【204期】面试官:你手写过堵塞队列吗?

 【205期】面试官:数据量很大的情况下,对于分页查询你有什么优化方案吗?

 【206期】面试官:你的项目是如何处理重复请求/并发请求的?

 【207期】19张图带你梳理SpringCloud体系中的重要知识点!

 【208期】敲黑板,也来谈如何设计一个秒杀系统(重点)

 【209期】架构设计&分布式&数据结构与算法面试题(2020最新版)

 【210期】面试官:说说常用的Redis和zk两种分布式锁的对比
 

? ~
以上数据来源于网络,如有侵权,请联系删除。
评论 (0)