MySQL的详细解释，MSSQL和Oracle的分页方法
本文介绍了MYSQL，MSSQL、Oracle分页方法。分享给你供你参考。具体分析如下：分页查询是web开发中最常用的技术之一。
MySQL中的分页查询
注：
M =（pagenum-1）* PageSize；N = PageSize；
PageNum将要查询的页面数，和pageSize是为每个查询的数据量。
方法1：
从表顺序选择*，按id限制m，n；
这句话的意思是查询M + N记录，删除以前的M，并返回到N记录。毫无疑问，这个查询可以实现分页功能，但是如果m的值较大，则查询的性能将较低（页面的数量保持在后面，查询性能较低），因为MySQL也需要扫描m + n记录。
方法二：
SELECT * FROM表ID > # max_id #订单ID值n；
每一次的查询将返回的记录，但没有像1扫描我的记录，在大量的数据分页，性能将明显优于1，但必须每个分页查询查询查询（ID）的最大（或最小ID）查询问题。有时我们不能得到一个查询（最大（或最小）的ID），如在第三页当前，第五页数据的查询，查询的方法可以帮助你。
方法三：
为了避免两实施不能查询，还需要使用限制M N条款，为了性能，需要M值小，如需要在第三页，查询第五页，10页，为# max_id #的最大电流ID第三页：
SELECT * FROM表ID > # max_id #订单ID限制20,10；
事实上，查询方式部分是为了解决二级问题，但如果目前在第二页上，您需要查询第一百页或1000页，性能仍然较差。
方法四：
代码如下：从表中选择*作为内部连接（从表顺序中选择ID）。
这个查询也是一样的。M的值可能很大，但由于内部子查询只扫描字段而不是整个表，因此性能比的方式查询更强，和查询可以解决两个和三个不能解决的问题。
模式五：
代码复制代码如下：从id为>的表中选择*（从ID中选择表顺序）；
查询是一样的四，同时扫描字段的查询，并且效果四。至于性能，模式五的性能略优于四，因为模式5不需要与表关联，但一个简单的比较。
二、sql服务器分页查询
方法1：
适用于SQL Server 2000 2005
选择顶部页面大小*
从表1
身份证不在
（
选择顶部的页面大小*（页码1）从表1订单ID的ID
）
订单ID
方法二：
适用于SQL Server 2000 2005
-顺序写作：
选择顶部页面大小*
从表1
在哪里
（
选择空（max（ID），0）
从
（
选择顶部的页面大小*（页码1）+ 1的ID从表1订单ID
一）
）
订单ID
-降写：
选择顶部页面大小*
从表1
其中ID
（
选择空（min（ID），0）
从
（
选择顶部的页面大小*（页码1）+ 1的ID从表1订单ID号
一）
）
通过id倒序
方法三：
适用于SQL Server 2005
选择顶部页面大小*
从
（
选择row_number（）在（订单ID）作为rownumber从表1，*
一）
在rownumber >页面大小*（页1）
页面大小：每页的行数；页码：页。当使用时，请将页面大小和页面大小*（页数- 1）替换成数字。
其他选项：如果没有主键，可以使用临时表或计划三，但效率会很低。
提出优化时，利用主关键字和索引，提高查询效率。
通过SQL查询分析器，显示比较：我的结论是：
分页方案2：（使用id大于多少和选择顶部分页）是最有效的，需要拼接SQL语句
分页方案1：（不使用和选择顶部分页）效率，需要拼接SQL语句
分页方案三：（使用SQL的游标存储过程分页）是最糟糕的，但却是最常见的。
三、oracle分页查询
方法1：
SELECT * FROM
（选择A *，rownum rn从
（从选项卡A中选择*）
在rownum <= 40）
其中RN = 21；
此分页的效率和效率低于以下。当数据量较大时，Oracle将自动优化。
方法二：
SELECT * FROM
（选择C *，rownum RN从标签C）在21和40之间的RN
与这两种方法相反，在大多数情况下，第一个查询比第二个查询效率更高。
这是由于CBO优化模型，Oracle可以将外层查询条件推到内部查询，以提高内部查询执行的效率。
对于第一个查询，查询哪里rownum二层40可以推到Oracle查询的内层，Oracle查询的结果一旦超过rownum的限制，对查询的终止将返回结果。
第二个查询语句是由于查询的第三级上存在21到40之间的查询条件，而Oracle不能将第三级查询条件推到最内层。
（即使它是推到内层，没有意义，因为最内层查询不知道RN代表）。因此，二的查询语句，最内层的Oracle返回到中间层的数据满足条件，而中间层返回到外层所有数据。数据过滤是在外层的水平，这显然要比第一个更高效。
上面的查询不仅是对单个表的简单查询，而且也是对最内层查询的查询，它与多表联合查询或最内层查询一样复杂。
希望本文能帮助您设计数据库程序。