mybatis&Mysql分页查询，以及SQL_CALC_FOUND_ROWS与count(*) 性能对比
温故而知新，这里记录一下
一、引言
分页查询每个人程序猿几乎都使用过，但是有部分同学不懂什么是物理分页和逻辑分页。
物理分页：
相当于执行了limit分页语句，返回部分数据。物理分页只返回部分数据占用内存小，能够获取数据库最新的状态，实施性比较强，一般适用于数据量比较大，数据更新比较频繁的场景。
逻辑分页：
一次性把全部的数据取出来，通过程序进行筛选数据。如果数据量大的情况下会消耗大量的内存，由于逻辑分页只需要读取数据库一次，不能获取数据库最新状态，实施性比较差，适用于数据量小，数据稳定的场合。
二、分页处理方式
2.1、MybatisPageHelper组件
常用的分页组件有MybatisPageHelper等，分页原理为先执行原SQL+limit语句，再执行select count(*) from xxx where xxx语句。
一共执行了两次，进行了两次数据的筛选和过滤。
2.1.1、MybatisPlusConfig配置
创建MybatisPlusConfig配置类，需要配置分页插件，小编使用的Spring boot配置方式。
/**
* @Auther: IT贱男
* @Date: 2019/6/12 15:06
* @Description: MybatisPlus配置类
*/
@Configuration
public class MyBatisPlusConfig {
/**
* 分页插件
* @return
*/
@Bean
public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {
return new PaginationInterceptor();
}
}
2.1.2、具体分页实现
MP的Wrapper提供了两种分页查询的方式，源码如下：
/**
* 根据 entity 条件，查询全部记录（并翻页）
*
* @param page 分页查询条件（可以为 RowBounds.DEFAULT）
* @param queryWrapper 实体对象封装操作类（可以为 null）
*/
IPage selectPage(IPage page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper queryWrapper);
/**
* 根据 Wrapper 条件，查询全部记录（并翻页）
*
* @param page 分页查询条件
* @param queryWrapper 实体对象封装操作类
*/
IPage> selectMapsPage(IPage page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper queryWrapper); 可见两个分页方法参数都是一致的，只是返回参数略有不同，具体选择根据实际业务为准。
/**
* 分页查询
*/
@Test
public void selectByPage() {
QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper();
wrapper.like("name", "雨").lt("age", 40);
Page page = new Page<>(1,2);
//IPage userIPage = userMapper.selectPage(page, wrapper);
IPage> mapIPage = userMapper.selectMapsPage(page, wrapper);
System.out.println("总页数"+mapIPage.getPages());
System.out.println("总记录数"+mapIPage.getTotal());
List> records = mapIPage.getRecords();
records.forEach(System.out::println);
} 以上分页查询执行sql如下，先是查询了一次总记录数，然后在查询的数据。
DEBUG==> Preparing: SELECT COUNT(1) FROM user WHERE name LIKE ? AND age < ?
DEBUG==> Parameters: %雨%(String), 40(Integer)
TRACE<== Columns: COUNT(1)
TRACE<== Row: 2
DEBUG==> Preparing: SELECT id,name,age,email,manager_id,create_time FROM user WHERE name LIKE ? AND age < ? LIMIT ?,?
DEBUG==> Parameters: %雨%(String), 40(Integer), 0(Long), 2(Long)
TRACE<== Columns: id, name, age, email, manager_id, create_time
TRACE<== Row: 2, 张雨琪, 31, [email protected], 1088248166370832385, 2019-01-14 09:15:15
TRACE<== Row: 3, 刘红雨, 31, [email protected], 1088248166370832385, 2019-01-14 09:48:16
DEBUG<== Total: 2
总页数1
总记录数2可以看出，质量量两条查询语句：
- SELECT COUNT(1) FROM user WHERE name LIKE ? AND age < ?
- SELECT id,name,age,email,manager_id,create_time FROM user WHERE name LIKE ? AND age < ? LIMIT ?,?
2.2、PageHelper组件
2.2.1. 添加 Maven 依赖
1 2 3 4 5 6 |