Kunci untuk meningkatkan prestasi pertanyaan paging adalah memilih kaedah yang betul. 1. Menggunakan had dan mengimbangi untuk memenuhi senario data kecil, tetapi prestasi menurun dengan ketara di bawah data besar; 2. Paging "kursor" berasaskan indeks mencapai prestasi yang stabil melalui medan yang diperintahkan yang unik, sesuai untuk data besar tetapi tidak menyokong lompatan halaman rawak; 3. Perintah oleh diperlukan untuk menambah paging di bawah penyortiran dan penapisan, dan gunakan pengoptimuman indeks bersama untuk mengelakkan pengimbasan jadual penuh; 4. Cadangan praktikal termasuk mengehadkan bilangan halaman maksimum, mengagregatkan data terlebih dahulu, dan memeriksa kecekapan penyata paging ORM. Menguasai perkara -perkara utama ini dengan berkesan dapat memastikan prestasi paging dan pengalaman pengguna.
Apabila memproses data berskala besar, pertanyaan paging adalah cara penting untuk meningkatkan prestasi dan pengalaman pengguna. Secara langsung kembali beribu-ribu rekod pada satu masa tidak hanya tidak cekap, tetapi juga boleh menyeret pangkalan data dan juga aplikasi front-end. Mekanisme paging yang munasabah dapat mengurangkan jumlah penghantaran data dan meningkatkan kelajuan tindak balas.

Berikut adalah beberapa senario umum untuk bercakap tentang perkara utama dan langkah berjaga -jaga untuk pelaksanaan penomboran SQL.

Penomboran asas menggunakan LIMIT
dan OFFSET
Ini adalah cara yang paling asas dan biasa, dan sesuai untuk kebanyakan pangkalan data SQL (seperti MySQL, PostgreSQL). Sintaks adalah seperti berikut:
Pilih * dari Table_Name Order oleh ID Limit 10 Offset 20;
-
LIMIT
kawalan berapa banyak data yang dikembalikan setiap halaman -
OFFSET
menunjukkan berapa banyak rekod sebelum melangkau
Senario yang terpakai:

- Jumlah data tidak besar (dalam puluhan ribu)
- Antara muka pengurusan backend dengan keperluan prestasi yang rendah
Masalahnya ialah:
- Apabila mengimbangi besar (seperti
OFFSET 1000000
), prestasi akan dikurangkan dengan ketara kerana pangkalan data masih perlu mengimbas semua baris sebelumnya sebelum membuang
Paging yang cekap: Menggunakan kaedah "kursor" berasaskan indeks
Apabila menghadapi jutaan atau set data yang lebih besar, disyorkan untuk menggunakan kaedah paging "kursor" berdasarkan bidang indeks seperti ID Auto-Increment atau Timestamp. Contohnya:
Pilih * dari table_name di mana id> 1000 pesanan dengan had id 10;
Kaedah ini melangkau semua imbasan rekod sebelumnya dan mula membaca secara langsung dari lokasi tertentu.
kelebihan:
- Prestasi stabil, tidak terjejas oleh nombor halaman
- Terutamanya sesuai untuk menatal tak terhingga atau antara muka API
Nota:
- Mesti ada medan yang unik dan diperintahkan sebagai "kursor"
- Lompat halaman rawak tidak disokong (seperti melompat terus dari halaman pertama ke halaman kesepuluh)
Bagaimana untuk menangani paging di bawah syarat penyortiran dan penapisan?
Dalam perniagaan sebenar, kita sering tidak hanya mencari semua data, tetapi penomboran selepas penapisan dan penyortiran bersyarat. Pada masa ini, anda perlu memberi perhatian kepada perkara berikut:
Sentiasa tambahkan
ORDER BY
Jika tidak, susunan keputusan mungkin tidak stabil, mengakibatkan paging yang tidak dijawabPengoptimuman Indeks Bersama
Jika anda sering menyusun dan menapis dengan kombinasi pelbagai bidang, anda boleh membuat indeks komposit untuk mempercepatkanElakkan pengimbasan meja penuh
Cuba untuk membolehkan pangkalan data dengan cepat mencari julat data sasaran melalui indeks dan bukannya mengimbas satu persatu
Beberapa petua dan petua praktikal
- Jangan lakukan penomboran terlalu mendalam. Sebagai contoh, jika pengguna beralih ke halaman 100, beberapa orang benar -benar perlu melihat data pada halaman tersebut. Mereka boleh mengehadkan bilangan halaman maksimum atau menyediakan fungsi carian.
- Untuk keperluan jenis laporan, anda boleh mempertimbangkan untuk mengagregatkan data terlebih dahulu, atau menggunakan pandangan yang terwujud untuk cache
- Jika anda menggunakan rangka kerja ORM, ingatlah untuk memeriksa sama ada pernyataan paging yang dihasilkannya adalah cekap. Sesetengah rangka kerja dilaksanakan menggunakan
OFFSET
secara lalai, dan masalah mungkin berlaku di bawah data besar.
Pada dasarnya itu sahaja. Penomboran kelihatan mudah, tetapi jika anda benar -benar perlu melakukannya dengan cepat dan stabil, masih terdapat banyak butiran untuk memberi perhatian.
Atas ialah kandungan terperinci Melaksanakan penomboran untuk dataset besar dalam SQL.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Perbezaan teras antara pangkalan data SQL dan NoSQL adalah struktur data, kaedah skala dan model konsistensi. 1. Dari segi struktur data, SQL menggunakan corak yang telah ditetapkan untuk menyimpan data berstruktur, manakala NoSQL menyokong format fleksibel seperti dokumen, nilai utama, keluarga lajur dan graf untuk memproses data tidak berstruktur; 2. Dari segi skalabilitas, SQL biasanya bergantung pada perkakasan yang lebih kuat pada pengembangan menegak, sementara NoSQL menyedari pengembangan yang diedarkan melalui pengembangan mendatar; 3. Dari segi konsistensi, SQL mengikuti asid untuk memastikan konsistensi yang kuat dan sesuai untuk sistem kewangan, sementara NoSQL kebanyakannya menggunakan model asas untuk menekankan ketersediaan dan konsistensi akhir; 4. Dari segi bahasa pertanyaan, SQL menyediakan keupayaan pertanyaan yang standard dan berkuasa, sementara bahasa pertanyaan NoSQL beragam tetapi tidak matang dan bersatu sebagai SQL.

Sama ada menggunakan subqueries atau sambungan bergantung kepada senario tertentu. 1. Apabila perlu menapis data terlebih dahulu, subqueries lebih berkesan, seperti mencari pelanggan pesanan hari ini; 2. Apabila menggabungkan set data berskala besar, kecekapan sambungan lebih tinggi, seperti mendapatkan pelanggan dan pesanan baru-baru ini; 3. Apabila menulis logik yang sangat mudah dibaca, struktur subqueries lebih jelas, seperti mencari produk jualan panas; 4. Apabila melakukan kemas kini atau memadam operasi yang bergantung kepada data yang berkaitan, subqueries adalah penyelesaian pilihan, seperti memadam pengguna yang belum dilog masuk untuk masa yang lama.

AcompositeprimarykeyinSQLisaprimarykeycomposedoftwoormorecolumnsthattogetheruniquelyidentifyeachrow.1.Itisusedwhennosinglecolumncanensurerowuniqueness,suchasinastudent-courseenrollmenttablewherebothStudentIDandCourseIDarerequiredtoformauniquecombinat

Terdapat tiga kaedah teras untuk mencari gaji tertinggi kedua: 1. Penggunaan had dan mengimbangi untuk melangkau gaji maksimum dan mendapatkan maksimum, yang sesuai untuk sistem kecil; 2. Tidak termasuk nilai maksimum melalui subqueries dan kemudian cari Max, yang sangat serasi dan sesuai untuk pertanyaan kompleks; 3. Gunakan fungsi tetingkap DENSE_RANK atau ROW_NUMBER untuk memproses kedudukan selari, yang sangat berskala. Di samping itu, adalah perlu untuk menggabungkan Ifnull atau Coalesce untuk menangani ketiadaan gaji kedua tertinggi.

Anda boleh menggunakan pernyataan createtable SQL dan pilih klausa untuk membuat jadual dengan struktur yang sama seperti jadual lain. Langkah -langkah khusus adalah seperti berikut: 1. Buat jadual kosong menggunakan createTablenew_tableasSelect*fromexisting_tablewhere1 = 0;. 2. Secara manual menambah indeks, kunci asing, pencetus, dan lain -lain apabila perlu untuk memastikan jadual baru adalah utuh dan selaras dengan struktur jadual asal.

Fungsi tetingkap SQL boleh melakukan pengiraan yang cekap tanpa mengurangkan bilangan baris. Ia melakukan operasi seperti ranking, merumuskan, mengumpulkan statistik mengenai data melalui tetingkap yang ditakrifkan oleh lebih (). Fungsi umum termasuk: 1. 2. Fungsi agregat seperti jumlah () dan avg () melaksanakan statistik rolling; 3. Gunakan partitionby untuk berkumpulan mengikut dimensi, orderby mengendalikan penyortiran, dan bingkai mengawal saiz tetingkap. Menguasai fungsi tetingkap boleh menggantikan subqueries kompleks dan meningkatkan kecekapan pertanyaan dan kebolehbacaan.

MySQL menyokong regexp dan rlike; PostgreSQL menggunakan pengendali seperti ~ dan ~*; Oracle dilaksanakan melalui regexp_like; SQLServer memerlukan integrasi atau simulasi CLR. 2. kerap digunakan untuk memadankan peti mel (seperti whereemailregexp '^[a-z0-9 ._%-] @[a-z0-9.-] \. [A-za-z] {2,} $') Regexp_like (nama pengguna, '[0-9]')). 3. Perhatikan masalah prestasi,

Penapisan Rekod nilai null dalam SQL tidak boleh menggunakan = null atau! = Null, 1. Isnull atau isNotnull mesti digunakan; 2. Sebagai contoh, pengguna yang mencari lajur e -mel NULL harus menulis pilih*FROSERSWHOWEMILISNULL; 3. Pelbagai bidang secara serentak boleh menentukan bahawa pelbagai keadaan isNull boleh digabungkan, seperti atau atau dan sambungan; 4. Coalesce boleh menggantikan nilai null untuk paparan atau pemprosesan lalai, tetapi tidak berkenaan untuk penapisan. Kerana null mewakili nilai yang tidak diketahui dan tidak mengambil bahagian dalam operasi perbandingan yang sama atau tidak sama, = null tidak akan mengembalikan hasilnya dan tidak akan melaporkan kesilapan. Klausa di mana hanya menerima garis yang benar, mengabaikan palsu dan unk
