mysql中limit是什么?

144 2024-02-29 17:06

一、mysql中limit是什么?

MySQL的Limit子句

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。

二、优化mysql的limit offset的例子?

在mysql中,通常使用limit做分页,而且经常会跟order by 连用。在order by 上加索引有时候是很有帮助的,不然系统会做很多的filesort

经常碰到的一个问题是limit的offset太高,如:limit 100000,20,这样系统会查询100020条,然后把前面的100000条都扔掉,这是开销很大的操作,导致查询很慢。假设所有分页的页面访问频率一样,这样的查询平均扫描表的一半数据。优化的方法,要么限制访问后面的页数,要么提升高偏移的查询效率。

一个简单的优化办法是使用覆盖查询(covering index)查询,然后再跟全行的做join操作。如:

复制代码

代码如下:

SQL>select * from user_order_info limit 1000000,5;

这条语句就可以优化为:

复制代码

代码如下:

select * from user_order_info inner join (select pin from user_order_info limit 1000000,5) as lim using(pin);

SQL>explain select * from user_order_info limit 1000000,5;

+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+

| 1 | SIMPLE | user_order_info | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 23131886 | |

+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+

1 row in set (0.00 sec)

SQL>explain extended select * from user_order_info inner join (select pin from user_order_info limit 1000000,5) as lim using(pin);

+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |

+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+

| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 5 | 100.00 | |

| 1 | PRIMARY | user_order_info | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 42 | lim.pin | 1 | 100.00 | |

| 2 | DERIVED | user_order_info | index | NULL | PRIMARY | 42 | NULL | 23131886 | 100.00 | Using index |

+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+

3 rows in set, 1 warning (0.66 sec)

根据两个explain的对比,可以清晰发现,第一个未使用索引,扫描了23131886行,第二个也扫描了同样的行数,但是使用了索引,效率提高了。这样可以直接使用index得到数据,而不去查询表,当找到需要的数据之后,在与全表join,获得其他的列。

三、mysql用limit为什么会影响性能?

大量运算数据造成的,1.  避免使用 select *       你需要什么信息,就查询什么信息,查询的多了,查询的速度肯定就会慢

2.  当你只需要查询出一条数据的时候,要使用 limit 1   比如你要查询数据中是否有男生,只要查询一条含有男生的记录就行了,后面不需要再查了,使用Limit 1 可以在找到一条数据后停止搜索

3.   建立高性能的索引   索引不是随便加的也不是索引越多越好,更不是所有索引对查询都有效

4.   建数据库表时,给字段设置固定合适的大小.    字段不能设置的太大,设置太大就造成浪费,会使查询速度变慢

四、decode可以在mysql使用吗?

Decode函数可以在MySQL使用,但是需要使用不同的语法。在MySQL中,可以使用case语句来实现类似于Oracle中decode函数的功能。例如,可以使用如下语句:

SELECT CASE

WHEN column1 = 'value1' THEN 'result1'

WHEN column1 = 'value2' THEN 'result2'

ELSE 'result3'

END

FROM table1;

这个语句的含义是:如果column1的值为'value1',则返回'result1';否则,如果column1的值为'value2',则返回'result2';否则,返回'result3'。这就是一个简单的decode函数的效果。因此,在MySQL中可以使用case语句来实现类似于decode函数的功能。

五、懂mysql的来帮忙下关于limit语法?

limit是mysql中限制结果集行数的。这样的写法会不会重复也不一定,因为你没有对结果集排序,所以记录顺序可能不是一定的。排序后顺序就确定了,比如:select * from a order by 某列 limit 0,100

六、mysql中怎么用limit查询指定多行记录?

可以使用limit关键字查询指定多行记录。1. limit查询是通过在查询语句中使用limit关键字来限制返回结果的行数。例如,使用limit 3将返回查询结果中的前3行记录。2. 在MySQL中,使用limit关键字的语法为:SELECT * FROM 表名 LIMIT 行数;其中,行数表示你希望返回的记录行数。3. 通过这种方式,你可以灵活地控制返回的记录数量,从而满足你的需求,不会多返回或漏返回记录。所以答案是:使用limit关键字可以查询到指定的多行记录。

七、企业可以免费使用mysql吗?

如果你企业只要遵守GPL,就可免费使用mysql,但是如果你企业将来发布基于mysql的商业软件的话,就要公开源码

八、MySQL msi可以连接idea使用吗?

是的,你可以使用MySQL MSI连接IntelliJ IDEA。以下是一些步骤:

1. 安装MySQL MSI并按照向导进行设置。

2. 在IntelliJ IDEA中打开项目并转到“View”>“Tool Windows”>“Database”。

3. 单击“+”图标并选择“Data Source”>“MySQL”。

4. 在弹出窗口中输入MySQL服务器的详细信息,例如主机名、端口、用户名和密码等。

5. 点击“Test Connection”按钮测试连接是否成功。

6. 如果测试连接成功,则点击“OK”按钮保存数据源。

现在,你可以使用IntelliJ IDEA连接到MySQL数据库了。

九、asp有没有查询语句可以像mysql里的limit5?

limit 后面是两个数字,用逗号分隔你这样不能运行的原因是这两个参数没有传进SQL语句你要确保发送给MYSQL服务器的查询语句中是数字

十、如何优化Mysql千万级快速分页,limit优化快?

select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒便可以查完!id in (str) 很快,根基还是0秒。若是这样,千万级的数据,mysql应该也很轻易应付。

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