MySQL分页的sql语言怎么写？

1、首先我们建立一个表表的数据，这个表里有25条数据，id从1到25。（下图是部分截图）

2、要分页数据，首先我们假设一页有10条数据，我们可以用mysql的limit关键字来限定返回多少条数据。并且用orderby来排序数据，这里用id来排序。所以第一页的sql可以如图这样写。

3、执行后得到的数据如图，就是id从1到10的前10条数据，因为我们是按id升序来排序的。

4、上面第一页的sql是简化的写法，完整的写法如图，得到的结果和上图的一模一样。代码里limit0,10的意思是从第一条数据开始，取10条数据。（注意的是第一条数据是从0开始的）

5、那么第二页的数据，关键是要知道是从哪一条数据开始，可以用这个公式得到：(页码-1) *每页显示多少条，即（2-1)*10=10,所以sql语句如图,limit10,10。

6、执行后，结果正确，得到id从11到20的10条数据。

7、同理第三页数据的sql如图，<br/>就是limit20,10。

8、查询的结果如图，因为这页只剩下5条数据了，所以只显示5条数据。如果你有更多页的数据，后面的数据只需要按上面的公式，得到从哪行开始，就可以写对应的sql语句了。

很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。

我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。

SELECT *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 0, 15

这个查询耗时0.00sec。So，这个查询有什么问题呢？实际上，这个查询语句和参数都没有问题，因为它用到了下面表的主键，而且只读取15条记录。

CREATE TABLE city (

id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

city varchar(128) NOT NULL,

PRIMARY KEY (id)

) ENGINE=InnoDB

真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候，像下面这样：

SELECT *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 100000, 15

上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。Facebook意识到了这一点，但Facebook并没有为了每秒可以处理更多的请求而去优化数据库，而是将重心放在将请求响应时间的方差变小。

对于分页请求，还有一个信息也很重要，就是总共的记录数。我们可以通过下面的查询很容易的获取总的记录数。

SELECT COUNT(*)

FROM city

然而，上面的SQL在采用InnoDB为存储引擎时需要耗费9.28sec。一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()就能获得总记录数。但是在大多数情况下，查询语句简短并不意味着性能的提高。不幸的是，这种分页查询方式在许多主流框架中都有用到，下面看看这个语句的查询性能。

SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 100000, 15

这个语句耗时20.02sec，是上一个的两倍。事实证明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分页是很糟糕的想法。

下面来看看到底如何优化。文章分为两部分，第一部分是如何获取记录的总数目，第二部分是获取真正的记录。

高效的计算行数

如果采用的引擎是MyISAM，可以直接执行COUNT(*)去获取行数即可。相似的，在堆表中也会将行数存储到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情况就会复杂一些，因为InnoDB不保存表的具体行数。

我们可以将行数缓存起来，然后可以通过一个守护进程定期更新或者用户的某些 *** 作导致缓存失效时，执行下面的语句：

SELECT COUNT(*)

FROM city

USE INDEX(PRIMARY)

获取记录

下面进入这篇文章最重要的部分，获取分页要展示的记录。上面已经说过了，大的偏移量会影响性能，所以我们要重写查询语句。为了演示，我们创建一个新的表“news”，按照时事性排序(最新发布的在最前面)，实现一个高性能的分页。为了简单，我们就假设最新发布的新闻的Id也是最大的。

CREATE TABLE news(

id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

title VARCHAR(128) NOT NULL

) ENGINE=InnoDB

一个比较高效的方式是基于用户展示的最后一个新闻Id。查询下一页的语句如下，需要传入当前页面展示的最后一个Id。

SELECT *

FROM news WHERE id <$last_id

ORDER BY id DESC

LIMIT $perpage

查询上一页的语句类似，只不过需要传入当前页的第一个Id，并且要逆序。

SELECT *

FROM news WHERE id >$last_id

ORDER BY id ASC

LIMIT $perpage

上面的查询方式适合实现简易的分页，即不显示具体的页数导航，只显示“上一页”和“下一页”，例如博客中页脚显示“上一页”，“下一页”的按钮。但如果要实现真正的页面导航还是很难的,下面看看另一种方式。

SELECT id

FROM (

SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage - 1) % $perpage cnt

FROM news

JOIN (SELECT @cnt:= 0)T

WHERE id <$last_id

ORDER BY id DESC

LIMIT $perpage * $buttons

)C

WHERE cnt = 0

通过上面的语句可以为每一个分页的按钮计算出一个offset对应的id。这种方法还有一个好处。假设，网站上正在发布一片新的文章，那么所有文章的位置都会往后移一位，所以如果用户在发布文章时换页，那么他会看见一篇文章两次。如果固定了每个按钮的offset Id，这个问题就迎刃而解了。Mark Callaghan发表过一篇类似的博客，利用了组合索引和两个位置变量，但是基本思想是一致的。

如果表中的记录很少被删除、修改，还可以将记录对应的页码存储到表中，并在该列上创建合适的索引。采用这种方式，当新增一个记录的时候，需要执行下面的查询重新生成对应的页号。

SET p:= 0

UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC

当然，也可以新增一个专用于分页的表，可以用个后台程序来维护。

UPDATE pagination T

JOIN (

SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page

FROM news

ORDER BY id

)C

ON C.id = T.id

SET T.page = C.page

现在想获取任意一页的元素就很简单了：

SELECT *

FROM news A

JOIN pagination B ON A.id=B.ID

WHERE page=$offset

还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页，这种方式比较试用于数据集相对小，并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询，当有2M条记录时，要耗费2sec左右。这种方式比较简单，创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。

CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))

SELECT id, FLOOR(RAND() * 0x8000000) random

FROM city

ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random

接下来就可以向下面一样执行分页查询了。

SELECT *

FROM _tmp

WHERE OFFSET >= $offset

ORDER BY OFFSET

LIMIT $perpage

简单来说，对于分页的优化就是。。。避免数据量大时扫描过多的记录。

直接用limit start, count分页语句， 也是我程序中用的方法：

select * from product limit start, count

当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 100， 1000， 10000开始分页的执行时间（每页取20条）， 如下：

select * from product limit 10, 20 0.016秒

select * from product limit 100, 20 0.016秒

select * from product limit 1000, 20 0.047秒

select * from product limit 10000, 20 0.094秒

我们已经看出随着起始记录的增加，时间也随着增大， 这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的，那么我们把起始记录改为40w看下（也就是记录的一般左右）select * from product limit 400000, 20 3.229秒

再看我们取最后一页记录的时间

select * from product limit 866613, 20 37.44秒

难怪搜索引擎抓取我们页面的时候经常会报超时，像这种分页最大的页码页显然这种时

间是无法忍受的。

从中我们也能总结出两件事情：

1）limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比

2）mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。

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