面試官：談?wù)凪ySQL的limit用法、邏輯分頁和物理分頁

物理分頁為什么用limit

在講解limit之間，我們先說說分頁的事情。

分頁有邏輯分頁和物理分頁，就像刪除有邏輯刪除和物理刪除。邏輯刪除就是改變數(shù)據(jù)庫的狀態(tài)，物理刪除就是直接刪除數(shù)據(jù)庫的記錄，而邏輯刪除只是改變該數(shù)據(jù)庫的狀態(tài)。例如

同理，邏輯分頁和物理分頁是有區(qū)別的

為什么邏輯分頁占用較大的內(nèi)存空間，比如我有一張表，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;

向該表中插入300萬條數(shù)據(jù)后，再轉(zhuǎn)儲(chǔ)到桌面，查看轉(zhuǎn)儲(chǔ)后的SQL文件的屬性：

這是多么龐大的數(shù)據(jù)，占用的內(nèi)存多么可怕，為什么我們再選用數(shù)據(jù)庫。這也是我們使用云服務(wù)器時(shí)，設(shè)定mysql的存儲(chǔ)空間的大小。

我們一般不推薦使用邏輯分頁，而使用物理分頁。在使用物理分頁的時(shí)候，就要考慮到limit的用法。

往期：一年內(nèi)容，200期Java面試題階段匯總

解釋limit

limit X，Y ，跳過前X條數(shù)據(jù)，讀取Y條數(shù)據(jù)

• X表示第一個(gè)返回記錄行的偏移量，Y表示返回記錄行的最大數(shù)目

• 如果X為0的話，即 limit 0, Y，相當(dāng)于limit Y、

通過業(yè)務(wù)分析limit

• 我有一張工資表，只顯示最新的_前兩條記錄_，同時(shí)進(jìn)行員工姓名和工資提成備注查詢

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???//從表?on之后是從表的條件
WHERE
????zs.is_deleted?=?0
AND?(
????cue.real_name?LIKE?'%李%'
????OR?zs.push_money_note?LIKE?'%測%'
)
ORDER?BY
????zs.create_datetime?DESC
LIMIT?2;

就相當(dāng)于
ORDER?BY
????zs.create_datetime?DESC
LIMIT?0,2;

limit的效率問題

• 我有一個(gè)需求，就是從vote_record_memory表中查出3600000到3800000的數(shù)據(jù)，此時(shí)在id上加個(gè)索引，索引的類型是Normal，索引的方法是BTREE，分別用兩種方法查詢

--?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?

你會(huì)發(fā)現(xiàn)，方法2的執(zhí)行效率遠(yuǎn)比方法1的執(zhí)行效率高，幾乎是方法1的九分之一的時(shí)間。

為什么方法1的效率低，而方法二的效率高呢？

• 分析一、

因?yàn)樵诜椒?中，我們使用的單純的limit。limit隨著行偏移量的增大，當(dāng)大到一定程度后，會(huì)出現(xiàn)效率下降。而方法2用上索引加where和limit，性能基本穩(wěn)定，受偏移量和行數(shù)的影響不大。

• 分析二、

我們用explain來分析

可見，limit語句的執(zhí)行效率未必很高，因?yàn)闀?huì)進(jìn)行全表掃描，這就是為什么方法1掃描的的行數(shù)是400萬行的原因。方法2的掃描行數(shù)是47945行，這也是為什么方法2執(zhí)行效率高的原因。我們盡量避免全表掃描查詢，尤其是數(shù)據(jù)非常龐大，這張表僅有400萬條數(shù)據(jù)，方法1和方法就有這么大差距，可想而知上千萬條的數(shù)據(jù)呢。

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能用索引的盡量使用索引，type至少達(dá)到range級(jí)別_，這不是我說的，這是阿里巴巴開發(fā)手冊的5.2.8中要求的_

我不用索引查詢到的結(jié)果和返回的時(shí)間和方法1的時(shí)間差不多：

SELECT?*?FROM?vote_record_memory?vrm?WHERE?vrm.id?>=?3600000?LIMIT

20000 受影響的行: 0 時(shí)間: 0.196s

這也就是我們?yōu)槭裁幢M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，但我們經(jīng)常使用BTREE索引，而不是hash索引。因?yàn)樽钪匾囊稽c(diǎn)就是：Hash索引僅僅能滿足”=”,”IN”和”<=>”查詢，不能使用范圍查詢。

如果是范圍查詢，我們?yōu)槭裁从肂TREE索引的原因。BTREE索引就是二叉樹索引，學(xué)過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的應(yīng)該都清楚，這里就不贅述了。

limit物理分頁

我們都知道limit一般有兩個(gè)參數(shù)，X和Y，X表示跳過X個(gè)數(shù)據(jù)，讀取Y個(gè)數(shù)據(jù)，我們就此來查詢數(shù)據(jù)

如果是SQL語句來進(jìn)行分頁的話，我們可以看到的是：

--?首頁
SELECT?*?from?vote_record_memory?LIMIT?0,20;

--?第二頁
SELECT?*?from?vote_record_memory?LIMIT?20,20;

--?第三頁
SELECT?*?from?vote_record_memory?LIMIT?40,20;

--?第四頁
SELECT?*?from?vote_record_memory?LIMIT?60,20;

--?n頁
SELECT?*?from?vote_record_memory?LIMIT?(n-1)*20,20;

因而，如果是用java的話，我們就可以寫一個(gè)方法，有兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是頁數(shù)，一個(gè)每頁顯示的行數(shù)

/**
?*?@description??????????簡單的模擬分頁雛形
?*?@author???????????????zby
?*?@param?currentPage????當(dāng)前頁
?*?@param?lines??????????每頁顯示的多少條
?*?@return???????????????數(shù)據(jù)的集合
?*/
public?List