Mysql的Limit操作详解数据库

Limit操作：

select * from table LIMIT 5,10;   #返回第6-15行数据  
select * from table LIMIT 5;      #返回前5行  
select * from table LIMIT 0,5;    #返回前5行

性能优化：

基于MySQL5.0中limit的高性能,我对数据分页也重新有了新的认识.

测试SQL语句1：

Select * From cyclopedia 
　　Where ID>=( 
　　　　　　　　　　Select Max(ID) 
　　　　　　　　　　From (Select ID From cyclopedia Order By ID limit 90001) As tmp 
　　　　　　　　) limit 100;

测试SQL语句2：

Select * From cyclopedia 　　Where ID>=( 　　　　　　　　　　Select Max(ID) 　　　　　　　　　　From (Select ID From cyclopedia Order By ID limit 90000,1) As tmp 　　　　　　　　) limit 100;

测试说明：

同样是取90000条后100条记录,第1句快还是第2句快?

第1句是先取了前90001条记录,取其中最大一个ID值作为起始标识,然后利用它可以快速定位下100条记录

第2句择是仅仅取90000条记录后1条,然后取ID值作起始标识定位下100条记录

测试结果-时间：

第1句执行结果.100 rows in set (0.23) sec

第2句执行结果.100 rows in set (0.19) sec

很明显第2句胜出.看来limit好像并不完全像我之前想象的那样做全表扫描返回limit offset+length条记录,这样看来limit比起MS-SQL的Top性能还是要提高不少的.

其实第2句完全可以简化成

Select * From cyclopedia 
　　Where ID>=( 
　　　　　　　　　　Select ID From cyclopedia limit 90000,1 
　　　　　　　　)limit 100;

讲解说明：

　　
1.直接利用第90000条记录的ID,不用经过Max运算,这样做理论上效率因该高一些,但在实际使用中几乎看不到效果,因为本身定位ID返回的就是1条记录,Max几乎不用运作就能得到结果,但这样写更清淅明朗,省去了画蛇那一足.

　　
2.可是,既然MySQL有limit可以直接控制取出记录的位置,为什么不干脆用Select * From cyclopedia limit 90000,1呢?岂不更简洁?

这样想就错了,试了就知道,结果是:1 row in set (8.88) sec,怎么样,够吓人的吧,让我想起了昨天在4.1中比这还有过之的”高分”.Select * 最好不要随便用,要本着用什么,选什么的原则, Select的字段越多,字段数据量越大,速度就越慢. 上面2种分页方式哪种都比单写这1句强多了,虽然看起来好像查询的次数更多一些,但实际上是以较小的代价换取了高效的性能,是非常值得的.

　　
3.第1种方案同样可用于MS-SQL,而且可能是最好的.因为靠主键ID来定位起始段总是最快的.

MS-SQL的TOP：

Select Top 100 * From cyclopedia 　　Where ID>=( 　　　　　　　　　　Select Top 90001 Max(ID) 　　　　　　　　　　From (  　　　　　　　　　　　　　　Select ID From cyclopedia Order By ID 　　　　　　　　　　　　　) As tmp )

top介绍：

　　但不管是实现方式是存贮过程还是直接代码中,瓶颈始终在于MS-SQL的TOP总是要返回前N个记录,这种情况在数据量不大时感受不深,但如果成百上千万,效率肯定会低下的.相比之下MySQL的limit就有优势的多.

测试SQL语句1：

Select ID From cyclopedia limit 90000

测试SQL语句2：

Select ID From cyclopedia limit 90000,1

测试结果-时间：

　　90000 rows in set (0.36) sec

　　1 row in set (0.06) sec

而MS-SQL只能用

Select Top 90000 ID From cyclopedia

执行时间是390ms,执行同样的操作时间也不及MySQL的360ms.

原创文章，作者：Maggie-Hunter，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/5722.html

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性能优化：

MS-SQL的TOP：

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