Mysql的limit用法
嵌套查询（子查询）可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单，也容易理解。但是，有时候可以被更有效率的连接（JOIN)替代。
MySQL系列文章到目前已经更新十几篇，从数据类型谈到了备份恢复再到主从同步分库分表，从本篇开始，会花几篇重点谈谈MySQL基础部分，而本篇我们重点来讲讲我们日常开发中最常见的一种查询：分页查询。
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
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。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)。下面，我们针对特例对mysql分页查询进行总结。
ps：这个数据库优化问题在面试中还是比较常见的，阿里、腾讯、用友、京东、小红书等中大厂的面试都问过这个问题。
1、 Oracle的分页查询语句 分页查询格式： SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM TABLE_NAME) A WHERE ROWNUM <= 40 ) WHERE RN >= 21 其中最内层的查询SELECT * FROM TABLE_NAME表示不进行翻页的原始查询语句。ROWNUM <= 40和RN >= 21控制分页查询的每页的范围。 上面给出的这个分页查询语句，在大多数情况拥有较高的效率。分页的目的就是控制输
该后台管理系统是使用了AdminLTE界面的一个简洁，实用的系统，AdminLTE的使用在上篇文章有详细介绍。主要实现的功能是友好界面的数据增、删、改、查，分页等功能。由于只是一个模板，所以只做了一个实现案例，但是麻雀虽小，五脏俱全，并且有很好的扩展性。
当我们遇到一个慢查询语句时，首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理，优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
大家在面试时，或者准备面试中可能会遇到上述的问题，大多的回答基本上是分库分表建索引，这是一种很标准的正确回答，但现实总是很骨感，所以面试官一般会追问你一句，现在工期不足，人员不足，该怎么实现深度分页？
select * from table limit 0,1000; select * from table limit 1000 offset 0;
1、使用覆盖索引扫描，而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联查询再返回所有的列。
shell-mysql （1）脚本背景: 由于要在Linux上，远程读取mysql的表的数据，然后做一定清洗后，把数据上传至Hadoop集群中，使用Java写吧，感觉太麻烦了，得在Win上开发好，还得打成jar包， 上传到Linux上，如果那里出了问题，还得重复这样，非常不方便，那就用shell写一个吧，也不需要什么jdbc驱动包，只需要在Linux上装个MySQL的 客户端即可，用一行yum命令即可搞定，所以就花了点时间，封装了一个小脚本 （2）功能介绍: 直接在Linux下使用shell脚本远
DROP PROCEDURE IF EXISTS test_insert;--如果存在此存储过程则删掉
无论什么类型的数据库，数据量大了就需要分页，数据量大了，就要考虑分页的效率等。效率在此不做分析。
数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据. 从需求的角度减少这种请求…主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击. 解决超大分页,其实主要是靠缓存,可预测性的提前查到内容,缓存至redis等k-V数据库中,直接返回即可.
OFFSET 和 LIMIT 对于数据量少的项目来说是没有问题的，但是，当数据库里的数据量超过服务器内存能够存储的能力，并且需要对所有数据进行分页，问题就会出现，为了实现分页，每次收到分页请求时，数据库都需要进行低效的全表遍历。
正常情况下没有问题，但是当数据量非常大的时候，首先 count(*) 会非常慢这是肯定的，其次分页越多，limit 的效率就会越低。
但在大数据量的情况下，分页查询是否存在效率问题？怎样分析SQL效率？如何优化分页查询效率？
前不久在写一个分页接口的时候，在测试阶段出现了排序结果紊乱且数据不正确的问题，那个接口是按照create_time进行排序的，但是对应的表中有很多相同create_time的数据，最后发现是因为 order by 排序的时候，如果排序字段中有多行相同的列值，则排序结果是不确定的。
在数据量比较大时，如果进行limit分页查询，在查询时，越往后，分页查询效率越低。
(1)MySql的Limit m,n语句 Limit后的两个参数中，参数m是起始下标，它从0开始；参数n是返回的记录数。
某后台的功能列表，页面底部为通用分页： 总条数: 16209321 页码：1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据，默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件，筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例，可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选，如性别等，这些字段肯定不会在订单表存储，所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问： 为何页面只有 10 条数据，查询却如此之慢？ 老板会质疑你，做的是什么玩意？查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间？（优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据，页面转圈圈～）
3.5）、EF For Mysql如何处理并发脏数据(防止多人同时修改同一条单据数据)
在我们日常开发中，分页查询是必不可少的，可以说每个后端程序猿大部分时间都是CURD，所以分页的查询也接触的不少，你们都是怎么实现的呢？前不久的一段时间，我的一个同事突然找我寻求帮助，他说他写的sql查询太慢了，问我能不能帮他优化一下那条查询语句，经过一段时间的优化，我们成功的将原来8秒一条的sql成功优化到了不到一秒，然而想到知识应该学会分享，所以我今天打算写出这个优化过程，可以让更多的程序猿可以看到。
注：只能在ORDER BY中使用，不能在WHERE中使用，而且WHERE语句一定要在ORDER BY之前。
所谓分页显示，就是将数据库中的结果集，一段一段显示出来需要的条件。
我们使用mysql的时候经常遇到分页查询的场景，在mysql中使用limit关键字来实现分页。比如下面的示例。
BATJTMD等大厂的面试难度越来越高，但无论从大厂还是到小公司，一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库，先“说一说你对SQL优化的见解吧？”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标，甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注，如果是你，在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢？
mongodb的文章总结上会有一系列的文章，顺序是先学会怎么用，在学会怎么用好，戒急戒躁，循序渐进，跟着我一起来探索交流。
在Java开发领域，Spring Data JPA是简化数据库访问的明星框架，它基于Java Persistence API (JPA)规范，为开发者提供了强大的数据访问抽象层，极大地提高了开发效率。通过Spring Data JPA，我们可以用最少的代码实现复杂的数据库操作，包括查询、分页、排序、事务管理等。
对于大量的数据而言，我们尽量避免使用 from+size 这种方法。这里的原因是 index.max_result_window 的默认值是 10K，也就是说 from+size 的最大值是1万。搜索请求占用堆内存和时间与 from+size 成比例，这限制了内存。 为了避免过度使得我们的 cluster 繁忙，通常 Scroll 接口被推荐作为深层次的 scrolling，但是因为维护 scroll 上下文也是非常昂贵的，所以这种方法不推荐作为实时用户请求。 Elasticsearch：使用from+si
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统（RDBMS），其性能和可靠性在各种规模的应用中得到了广泛的验证。尽管 MySQL 本身已经非常高效，但在一些高并发、大数据量的场景下，对其内核进行深度优化是提升性能的关键。本文将详细探讨 MySQL 内核深度优化的若干方面，包括存储引擎优化、查询优化、内存管理优化、并发控制优化以及索引优化等。
最近在工作中，我们遇到了一个需求，甲方要求直接从数据库导出一个业务模块中所有使用中的工单信息。为了实现这一目标，我编写了一条SQL查询语句，并请求DBA协助导出数据。尽管工单数量并不多，只有3000多条，但每个工单都包含了大量的信息。DBA进行了多次导出操作，不幸的是，每次尝试导出都导致了操作平台的卡顿和无响应。
1、先查询出90万+10条记录的id，回表查询数据，再将90万+10条完整记录发给MySQL以便筛选最后10条； 2、先查询出90万+10条记录的id，筛选出最后10条记录的id再回表查询，最后返回10条完整记录给MySQL。 在回表次数很多（limit决定）的情况下，显然第二种方法是比较快的，但是MySQL默认采用了第一种。
1.对于mysql，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。
作者：李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
SQL 优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标，甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注，如果是你，在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢？
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like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引，但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
mysql 中有分页的关键字limit，它可以实现分页很简单； SELECT * FROM sys_user ORDER BY userid LIMIT startNo,total;
分页算法（也就是分页读取数据的时候使用的select 语句）面临两大难题：一个是不同的数据库使用的分页算法是不一样的（比如SQL Server 2000可以使用Max、表变量、颠倒Top，SQL Server 2005可以使用Row_Number，MySql可以使用limit ，Orcale可以使用ROWNUM等）；另一个是，不同的分页需求，可以采用的分页算法也是不一样的（比如单字段排序和多字段排序）。那么我们应该如何来选择呢？ 好多人都想找到一种即通用，效率又高的分页算法，那么能不
举个例子select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程：
当进行分页时，MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后放弃前 offset 行，返回 N 行。例如 limit 10000, 20。mysql排序取出10020条数据后，仅返回20条数据，查询和排序的代价都很高。那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，所以我们要对sql进行改写
随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，从亿级别数据中，任意组合查询条件，筛选需要的数据，做到毫秒级返回。
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