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1、大数据量下的分页解决方法：要看你的数据存储是用的什么数据库了。常用的有mysql，sqlserver，oracle。没种数据库进行分页的SQL语句不同。做大数据分页都是无刷新的技术，这里我们选择ajax来实现。
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2、这个地方是说，从proct中选出所有的pname来，一共有三条记录。
3、使用子查询优化大数据量分页查询 这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
第一个参数是指要开始的地方，第二个参数是指每页显示多少条数据；注意：第一页用0表示。
入参pageNo 为页号码，如果为1那么就是第一页。pageSize 可以是入参也可定死，这里定死10条。Limit 是数据偏移标记，根据入参pageNo 计算出来的，Limit=(pageNo-1)*pageSize。
这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
mysql 使用limit 子句来实现数据库的物理分页，limit 子句接受 一个或两个参数，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量。
在《efficient pagination using mysql》中提出的clue方式。
1、这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
2、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）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。
3、mysql 使用limit 子句来实现数据库的物理分页，limit 子句接受 一个或两个参数，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量。
4、数据库语句 select * from databaseName limit 0，5；（查找从0开始的5条数据）；url解析：parse_url $_SERVER[REQUEST_URL]获取当前的地址。
5、亲Mybatis是自己写Sql语句啊，和Hibernate不一样。如何知道上面的，你还要知道MySql有一个分页语句叫limit，如：limit(1，10)；前面一个参数是起始未知，后面一个是查询多少个。
这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
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。
mysql使用select * limit offset， rows分页在深度分页的情况下。性能急剧下降。limit用于数据的分页查询，当然也会用于数据的截取，下面是limit的用法： 模仿百度、谷歌方案（前端业务控制）类似于分段。
所以本案例，反而是优化成这种方式来执行分页，更合适，他只有一个扫描【聚簇索引】筛选符合你分页所有数据的成本：然后再做一页20条数据的20次回表查询即可。
主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。
对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装，但对SQL层来说是一个完全封装底层的黑盒子。
bitsCN点抗 MySQL数据库优化处理实现千万级快速分页分析，来看下吧。数据表 collect ( id， title ，info ，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text， id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。
使用子查询优化大数据量分页查询 这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
mysql使用select * limit offset， rows分页在深度分页的情况下。性能急剧下降。limit用于数据的分页查询，当然也会用于数据的截取，下面是limit的用法： 模仿百度、谷歌方案（前端业务控制）类似于分段。
比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。
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。
