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    Mysql Limit操作[轉載]

    Posted on 2012-04-12 16:39 ltsj 閱讀(47) 評論(0)  編輯  收藏 所屬分類: mysql
           原文鏈接
    http://www.zhenhua.org/article.asp?id=200
    select * from table LIMIT 5,10; #返回第6-15行數據
    select * from table LIMIT 5; #返回前5行
    select * from table LIMIT 0,5; #返回前5行

    性能優化:基于MySQL5.0中limit的高性能,我對數據分頁也重新有了新的認識.

    1.
    Select * From cyclopedia Where ID>=(
    Select Max(ID) From (
     Select ID From cyclopedia Order By ID limit 90001
    ) As tmp
    ) limit 100;

    2.
    Select * From cyclopedia Where ID>=(
    Select Max(ID) From (
     Select ID From cyclopedia Order By ID limit 90000,1
    ) As tmp
    ) limit 100;

    同樣是取90000條后100條記錄,第1句快還是第2句快?
    第1句是先取了前90001條記錄,取其中最大一個ID值作為起始標識,然后利用它可以快速定位下100條記錄
    第2句擇是僅僅取90000條記錄后1條,然后取ID值作起始標識定位下100條記錄
    第1句執行結果.100 rows in set (0.23) sec
    第2句執行結果.100 rows in set (0.19) sec

    很明顯第2句勝出.看來limit好像并不完全像我之前想象的那樣做全表掃描返回limit offset+length條記錄,這樣看來limit比起MS-SQL的Top性能還是要提高不少的.

    其實第2句完全可以簡化成

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

    直接利用第90000條記錄的ID,不用經過Max運算,這樣做理論上效率因該高一些,但在實際使用中幾乎看不到效果,因為本身定位ID返回的就是1條記錄,Max幾乎不用運作就能得到結果,但這樣寫更清淅明朗,省去了畫蛇那一足.

    可是,既然MySQL有limit可以直接控制取出記錄的位置,為什么不干脆用Select * From cyclopedia limit 90000,1呢?豈不更簡潔?
    這 樣想就錯了,試了就知道,結果是:1 row in set (8.88) sec,怎么樣,夠嚇人的吧,讓我想起了昨天在4.1中比這還有過之的"高分".Select * 最好不要隨便用,要本著用什么,選什么的原則, Select的字段越多,字段數據量越大,速度就越慢. 上面2種分頁方式哪種都比單寫這1句強多了,雖然看起來好像查詢的次數更多一些,但實際上是以較小的代價換取了高效的性能,是非常值得的.

    第1種方案同樣可用于MS-SQL,而且可能是最好的.因為靠主鍵ID來定位起始段總是最快的.

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

    但不管是實現方式是存貯過程還是直接代碼中,瓶頸始終在于MS-SQL的TOP總是要返回前N個記錄,這種情況在數據量不大時感受不深,但如果成百上千萬,效率肯定會低下的.相比之下MySQL的limit就有優勢的多,執行:
    Select ID From cyclopedia limit 90000
    Select ID From cyclopedia limit 90000,1
    的結果分別是:
    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 執行時間是390ms,執行同樣的操作時間也不及MySQL的360ms.

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