海量数据高性能分页新方法X

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如何在MySQL中实现数据分页与排序

如何在MySQL中实现数据分页与排序在现代数据库应用中，数据分页和排序是非常常见且重要的功能。

无论是在网页应用中的数据展示，还是在后台管理系统中的数据查看，都需要对数据进行分页和排序操作。

而MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，提供了丰富的功能来满足这些需求。

本文将详细讨论如何在MySQL中实现数据分页与排序的方法和技巧。

一、数据分页1. 使用LIMIT和OFFSET实现简单分页在MySQL中，可以使用LIMIT和OFFSET关键字来实现简单的数据分页。

LIMIT用于指定每页显示的记录数，OFFSET用于指定从第几条记录开始显示。

例如，要获取第1页的10条记录，可以使用以下SQL语句：SELECT * FROM table_name LIMIT 10 OFFSET 0;其中table_name是要查询的表名，0表示第一页。

假设要获取第2页的数据，只需将OFFSET的值设置为10：SELECT * FROM table_name LIMIT 10 OFFSET 10;这样就可以获取第2页的数据了。

2. 使用LIMIT和OFFSET实现动态分页除了上述静态分页的方式，我们还经常需要实现动态分页的功能，即根据用户的需求进行灵活的分页操作。

在这种情况下，可以使用变量来动态计算LIMIT和OFFSET的值。

以下是一个示例：SET @pageNumber = 2;SET @pageSize = 10;SET @offset = (@pageNumber - 1) * @pageSize;SELECT * FROM table_name LIMIT @pageSize OFFSET @offset;在这个示例中，我们首先设置了页码、每页显示的记录数和偏移量的变量。

然后，通过计算偏移量和LIMIT的值，就可以获取对应页码的数据了。

3. 使用ROW_NUMBER函数实现高级分页在MySQL 8.0及以上版本中，可以使用ROW_NUMBER函数来实现更高级的分页功能。

分页算法介绍

分页算法介绍
分页算法通常用于数据库查询中，特别是当处理大量数据时。

通过将数据分成多个“页”，可以有效地减少单个请求返回的数据量，从而提高应用程序的性能。

以下是分页算法的一些常见类型：
1.基础分页：这是最简单的分页算法，它通过指定起始索引和每页的项目数量来获取特定页的数据。

例如，如果你想获取第3页的数据，每页有10个项目，那么你可以从第2 0个项目开始获取（因为第一页是从第0个开始的）。

2.偏移量分页：这种方法与基础分页相似，但使用偏移量而不是索引。

偏移量表示从数据集的开始处跳过的项目数。

例如，如果你想获取第3页的数据，每页有10个项目，那么你可以从第20个项目开始获取（因为第一页是从第0个开始的）。

3.键值分页：这种方法在数据库中存储每个项目的位置或键值。

然后，你可以通过查找这些键值来获取特定页的数据。

这种方法适用于数据库能够高效地执行键值查找的情况。

4.游标分页：这种方法使用游标作为偏移量，游标表示当前位置。

在获取新的一页时，新的游标将被设置在旧游标的下一页的开始处。

这种方法适用于当项目可能被插入或删除时的情况。

5.边界分页：这种方法通过指定两个边界（最小和最大
值）来获取特定页的数据。

然后，数据库会返回在指定范围内的所有数据。

这种方法适用于当你想要对数据进行排序或过滤时的情况。

在选择分页算法时，需要考虑你的特定需求，例如数据的大小、更新的频率、查询的复杂性以及性能要求。

每种分页算法都有其优点和缺点，因此最好根据你的特定需求进行选择。

图书馆海量数据的查询优化及分页算法方案

使用非聚集索引应不应不应不应应应应
应
个或极少不同值
小数目的不同值大数目的不同值频繁更新的列外键列
主键列
是实现 “ 查询优化 ” “ 和高效分页 ” 的最关键因素。１根据需要建立 “ 当” 适的索引索引是除表之外另一重要的、用户定义的存储在物理介质上的数据结构。当根据索引值搜索数据时。引提供了对数据的快速访问。事实上。有索索没引。数据库也能根据Ｓｌｃ语句成功地检索到结果。ｅｔｅ但随着表变得越来越大．用 “ 当” 使适的索引的效果就越来越明显。使用 “ 当 ” 适这个词，是因为。这如果使用索引时不认真考虑其实现过程。索引既可以提高也会破坏数据库的工作性能。
的开头和结尾数据即可：不像非聚集索引。而必须先查到索引中查到每一项数据对应的页码。然后再根据页码查到具体内容。
１索引使用中的常见误区．３虽然前面列出了何时应使用聚集索引或非聚集
实际上，以把索引理解为一种特殊的目录。可微软的ＳＬＳｒｅ提供了两种索引：聚集索引（ｌｓＱｅｖｒＣｕ．ｔｒｄＩｄｘ和非聚集索引（ｏｃｓｒｄＩｄｘ。每ｅｅｅ）ｎＮｎｌｔｅｎｅ）ｕｅ个表只能有一个聚集索引。聚集索引：聚集索引中索引存储的值的顺序和表中数据的物理存储顺序是一致的。建立索引时。系统将对表的物理数据页中的数据按列进行排列．然后再重新存储到磁盘上，即聚集索引与数据是混为体的，的叶节点中存储的是实际的数据。它

大数据量时提高分页的效率

导言如我们在之前的教程里讨论的那样,分页可以通过两种方法来实现:•默认分页–你仅仅只用选中data Web control的智能标签的Enable Paging ;然而,当你浏览页面的时候,虽然你看到的只是一小部分数据,ObjectDataSource还是会每次都读取所有数据•自定义分页–通过只从数据库读取用户需要浏览的那部分数据,提高了性能. 显然这种方法需要你做更多的工作.默认的分页功能非常吸引人,因为你只需要选中一个checkbox就可以完成了.但是它每次都读取所有的数据,这种方式在大数据量或者并发用户多的情况下就不合适.在这样的情况下,我们必须通过自定义分页来使系统达到更好的性能.自定义分页的一个重点是要写一个返回仅仅需要的数据的查询语句.幸运的,Microsoft SQL Server 2005 提供了一个新的keyword,通过它我们可以写出读取需要的数据的查询.在本教程里,我们将学习在GridView里如何使用Microsoft SQL Server 2005 的这个新的keyword 来实现自定义分页.自定义分页和默认分页的界面看起来一样,但是当你从一页转到另一页时,在效率上差了几个数量级.注意:自定义分页带来的性能提升程序取决于数据的总量和数据库的负载.在本教程的最后我们会用数据来说明自定义分页带来的性能方面的好处.第一步: 理解自定义分页的过程给数据分页的时候,页面显示的数据取决于请求的是哪一页和每页显示多少条.比如,想象以下我们给81个product分页,每页显示10条.当我们浏览第一页时,我们需要的是product 1 到product 10.当浏览第二页时,我们需要的是product 11 到product 20,以次类推.对于需要读取什么数据和分页的页面怎么显示,有三个相关的变量:•Start Row Index –页面里显示数据的第一行的索引; 这个值可以通过页的索引乘每页显示的记录的条数加1得到. 例如, 如果一页显示10条数据, 那么对第一页来说(第一页的索引为0), 第一行的索引为0 * 10 + 1, or 1; 对第二页来说(索引为1), 第一行的索引为1 * 10 + 1, 即11.•Maximum Rows –每页显示的最多记录的条数. 之所以称为“maximum” rows 是由于最后一页显示的数据可能会比page size要小. 比如, 当以每页10条记录来显示81条时, 最后一页也就是第九页只包含一条记录. 没有页面显示的记录条数会大于Maximum Rows 的值.•Total Record Count –显示数据的总条数. 不需要知道页面显示什么数据,但是记录总数会影响到分页. 比如, 如果对81条product记录分页,每页10条,那么总页数为9.对默认分页来说,Start Row Index是由页索引和每页的记录数加1得到,Maximum Rows 就是每页的记录数.使用默认分页时,不管是呈现哪页的数据,都是要读取全部的数据,所有每行的索引都是已知的,这样获取Start Row Index变的没有价值.而且,记录的总条数是可以通过DataTable的总条数来获取的.自定义分页只返回从Start Row Index 开始的Maximum Rows条记录.在这里有两个要注意的地方:•我们必须把整个要分页的数据和一个row index关联起来,这样才能从指定的Start Row Index 开始返回需要的数据.•我们需要提供用来分页的数据的总条数.在后面的两步里我们将写出和上面两点相关的SQL.除此之外，我们还将在DAL和BLL里完成相应的方法.第二步: 返回需要分页的记录的总条数在我们学习如何返回显示页面需要的数据之前,我们先来看看怎么获取数据的总条数.因为在配置界面的时候需要用到这个信息.我们使用SQL的COUNT aggregate function来实现这个.比如,返回Products表的总记录条数,我们可以用如下的语句:SELECT COUNT(*)FROM Products我们在DAL里添加一个方法来返回这个信息.这个方法名为TotalNumberOfProducts() ,它会执行上面的SQL语句.打开App_Code/DAL 文件夹里的Northwind.xsd .然后在设计器里右键点ProductsTableAdapter ,选择Add Query.和我们在以前的教程里学习的那样,这样会允许我们添加一个新的DAL方法,这个方法被调用时会执行指定的SQL或存储过程.和前面的TableAdapter 方法一样,为这个添加一个SQL statement.图1: 使用SQL Statement在下一个窗体我们可以指定创建哪种SQL .由于查询只返回一个值–Products表的总记录条数–我们选择“SELECT which returns a singe value”.图2: 使用SELECT Statement that Returns a Single Value来配置SQL 下一步是写SQL语句.图3: 使用SELECT COUNT(*) FROM Products 语句最后给这个方法命名为TotalNumberOfProducts.图4: 将方法命名为TotalNumberOfProducts点击结束后,DAL里添加了一个TotalNumberOfProducts方法.这个方法返回的值可为空,而Count语句总是返回一个非空的值.我们还需要在BLL中加一个方法.打开ProductsBLL类文件,添加一个TotalNumberOfProducts方法,这个方法要做的只是调用DAL的TotalNumberOfProducts 方法.public int TotalNumberOfProducts(){return Adapter.TotalNumberOfProducts().GetValueOrDefault();}DAL的TotalNumberOfProducts方法返回一个可空的整型,而需要ProductsBLL类的TotalNumberOfProducts方法返回一个标准的整型.调用GetValueOrDefault方法,如果可为空的整型为空,则返回默认值,0.第三步: 返回需要的数据记录下一步我们要在DAL和BLL里创建接受Start Row Index 和Maximum Rows 的方法,然后返回合适的记录.我们首先看看需要的SQL语句.我们面临的挑战是需要为整个分页的记录分配索引,用来返回从Start Row Index 开始的Maximum Records number of records条记录.如果在数据库表里已经有一个列作为索引,那么一切会变的很简单.我们首先会想到Products表的ProductID字段可以满足这个条件,第一个Product的ProductID为1,第二个为2,以此类推.然而当一个product被删除后,这个序列会留下间隔来,所以这个方法不行.有两种可以把整个要分页的数据和一个row index关联起来的方法.•使用SQL Server 2005的ROW_NUMBER() Keyword – SQL Server 2005的新特性,它可以将记录根据一定的顺序排列,每条记录和一个等级相关这个等级可以用来作为每条记录的row index.•使用SET ROWCOUNT – SQL Server的SET ROWCOUNT statement可以用来指定有多少记录需要处理; table variables是可以存放表格式的T-SQL 变量,和temporary tables类似. 这个方法在Microsoft SQL Server 2005 和SQLServer 2000都可以用(ROW_NUMBER() 方法只能在SQL Server 2005里用).这个思路是,为要分页的数据创建一个table变量,这个table变量里有一个作为主健的IDENTITY列.这样需要分页的每条记录在table变量里就和一个rowindex(通过IDENTITY列)关联起来了.一旦table变量产生,连接数据库表的SELECT语句就被执行,获取需要的记录.SET ROWCOUNT用来限制放到table变量里的记录的数量.当SET ROWCOUNT的值指定为Start Row Index 加上Maximum Rows时,这个方法的效率取决于被请求的页数.对于比较前面的页来说–比如开始几页的数据–这种方法非常有效. 但是对接近尾部的页来说,这种方法的效率和默认分页时差不多.本教程用ROW_NUMBER()来实现自定义分页.如果需要知道更多的关于table变量和SET ROWCOUNT的技术,请看A More Efficient Method for Paging Through Large Result Sets.以下语句用来使用ROW_NUMBER()将一个等级和返回的每条记录关联:SELECT columnList,ROW_NUMBER() OVER(orderByClause)FROM TableNameROW_NUMBER()返回一个根据指定排序的表示每条记录的等级的值.比如,我们可以用以下居于查看根据价格来排序(降序)的每个product的等级:SELECT ProductName, UnitPrice,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY UnitPrice DESC) AS PriceRankFROM Products图5 是在Visual Studio里运行以上代码的结果. 注意product根据价格排序,每行有一个等级.图5: 返回的记录里每行有一个Price Rank注意: ROW_NUMBER() 只是SQL Server 2005里很多排级的功能中的一种. 想了解更多的ROW_NUMBER()的讨论,包括其它的排级功能,请看Returning Ranked Results with Microsoft SQL Server 2005.当使用OVER从句里的ORDER BY 列名(UnitPrice)来排级时,SQL Server会对结果排序.为了提升大数据量查询时的性能,可以为用来排序的列加上非聚集索引.更多的性能考虑参考Ranking Functions and Performance in SQL Server 2005.ROW_NUMBER()返回的等级信息无法直接在WHERE从句中使用.而在From后面的Select里可以返回ROW_NUMBER(),并在WHERE从句里使用.比如,下面的语句使用一个From后的Select返回ProductName,UnitPrice,和ROW_NUMBER()的结果,然后使用一个WHERE从句来返回price rank在11到20之间的product.SELECT PriceRank, ProductName, UnitPriceFROM(SELECT ProductName, UnitPrice,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY UnitPrice DESC) AS PriceRankFROM Products) AS ProductsWithRowNumberWHERE PriceRank BETWEEN 11 AND 20更进一步,我们可以根据这个方法返回给定Start Row Index 和Maximum Rows 的页的数据.SELECT PriceRank, ProductName, UnitPriceFROM(SELECT ProductName, UnitPrice,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY UnitPrice DESC) AS PriceRankFROM Products) AS ProductsWithRowNumberWHERE PriceRank > StartRowIndex ANDPriceRank <= (StartRowIndex + MaximumRows)注意:我们在本教程的后面会看到, ObjectDataSource 提供的StartRowIndex是从0开始的,而ROW_NUMBER()的值从1开始.因此,WHERE从句返回会严格返回PriceRank大于StartRowIndex而小于StartRowIndex+MaximumRows的那些记录.我们已经知道如何根据给定的Start Row Index 和Maximum Rows 用ROW_NUMBER()返回特定页的数据.现在我们需要在DAL和BLL里实现它.我们首先要决定根据什么排序来分级.我们这里用product名字的字母顺序.这意味着我们还不能同时实现排序的功能.在后面的教程里,我们将学习如何实现这样的功能.在前面我们使用SQL statement创建DAL方法.但是TableAdapter wizard 使用的Visual Stuido里的T-SQL 解析器不能识别带OVER语法的ROW_NUMBER()方法.因此我们要以存储过程来创建这个DAL方法.从view menu里选择server explorer(Ctrl+Alt+S),展开NORTHWND.MDF 的节点.右键点击存储过程,选择增加一个新的存储过程(见图6).图6: 为Products分页增加一个存储过程这个存储过程带两个整型的输入参数- @startRowIndex和@maximumRows- 并用ROW_NUMBER()以ProductName字段排序,返回那些大于@startRowIndex并小于等于@startRowIndex+@maximumRows的记录.将以下代码加到存储过程里,然后保存.CREATE PROCEDURE dbo.GetProductsPaged(@startRowIndex int,@maximumRows int)ASSELECT ProductID, ProductName, SupplierID, CategoryID, QuantityPerUnit, UnitPrice, UnitsInStock, UnitsOnOrder, ReorderLevel, Discontinued,CategoryName, SupplierNameFROM(SELECT ProductID, ProductName, SupplierID, CategoryID, QuantityPerUnit, UnitPrice, UnitsInStock, UnitsOnOrder, ReorderLevel, Discontinued,(SELECT CategoryNameFROM CategoriesWHERE Categories.CategoryID = Products.CategoryID) AS CategoryName,(SELECT CompanyNameFROM SuppliersWHERE Suppliers.SupplierID = Products.SupplierID) AS SupplierName,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY ProductName) AS RowRank FROM Products) AS ProductsWithRowNumbersWHERE RowRank > @startRowIndex AND RowRank <= (@startRowIndex +@maximumRows)创建完存储过程后,花点时间测试一下.右键在Server Explorer 点名为GetProductsPaged 的存储过程,选择执行.Visual Studio 会让你输入参数, @startRowIndex和@maximumRows(见图7).输入不同的值查看一下结果是什么.图7: 为@startRowIndex 和@maximumRows Parameters输入值输入参数的值后,你会看到结果.图8的结果为两个参数的值都为10的结果.图8: 将在第二页里显示的数据完成存储过程后,我们可以创建ProductsTableAdapter 方法了.打开Northwind.xsd ,右键点ProductsTableAdapter,选择Add Query.选择使用已经存在的存储过程.图9: 使用已经存在的存储过程创建DAL Method下一步会要我们选择要调用的存储过程.从下拉列表里选择GetProductsPaged .图10: 选择GetProductsPaged下一步要选择存储过程返回的数据类型:表值,单一值,无值.由于GetProductsPaged 返回多条记录,所以选择表值.图11: 为存储过程指定返回表值最后给方法命名.象前面的方法一样,选择Fill a DataTable 和Return a DataTable,为第一个命名为FillPaged ,第二个为GetProductsPaged.图12: 命名方法为FillPaged 和GetProductsPaged除了创建一个DAL方法返回特定页的products外,我们需要在BLL里也这样做.和DAL方法一样,BLL的GetProductsPaged 方法带两个整型的输入参数,分别为Start Row Index 和Maximum Rows,并返回在指定范围内的记录.在ProductsBLL 创建这个方法,仅仅调用DAL 的GetProductsPaged 就可以了.[ponentModel.DataObjectMethodAttribute(ponentModel.DataO bjectMethodType.Select, false)]public Northwind.ProductsDataTable GetProductsPaged(int startRowIndex, int maximumRows){return Adapter.GetProductsPaged(startRowIndex, maximumRows);}你可以为BLL方法的参数取任何名字.但是我们马上会看到,选择用startRowIndex 和maximumRows 会让我们在配置ObjectDataSource 时方便很多.第四步: 使用自定义分页配置ObjectDataSource创建完BLL和DAL的方法后,我们可以准备创建一个GridView 来使用自定义分页了.打开PagingAndSorting 文件夹里的EfficientPaging.aspx ,添加一个GridView ,然后用ObjectDataSource 来配置它.在我们以前的教程里,我们通常使用ProductsBLL 类的GetProducts 方法来配置ObjectDataSource .然而这一次,我们使用GetProductsPaged 方法.GetProducts 会返回所有的products而GetProductsPaged 只返回特定的记录.图13: 使用ProductsBLL Class类的GetProductsPaged方法来配置ObjectDataSource我们要创建一个只读的GridView,因此在INSERT, UPDATE, 和DELETE 标签下拉列表里选择(None).接下来ObjectDataSource 向导会让我们选择GetProductsPaged 方法的输入参数startRowIndex 和maximumRows 的值.在source里选择none.图14: Sources 里选择None完成ObjectDataSource 向导后,GridView 会为每个product字段创建一个BoundField 或CheckBoxField .可以随意裁减GridView 的外观.我这里选择的是只显示ProductName, CategoryName, SupplierName, QuantityPerUnit, 和UnitPrice BoundFields.在智能标签里选择支持分页,GridView 和ObjectDataSource 的标记看起来应该和下面差不多:<asp:GridView ID="GridView1" runat="server" AutoGenerateColumns="False" DataKeyNames="ProductID"DataSourceID="ObjectDataSource1" AllowPaging="True"><Columns><asp:BoundField DataField="ProductName" HeaderText="Product" SortExpression="ProductName" /><asp:BoundField DataField="CategoryName" HeaderText="Category" ReadOnly="True" SortExpression="CategoryName" /><asp:BoundField DataField="SupplierName" HeaderText="Supplier" SortExpression="SupplierName" /><asp:BoundField DataField="QuantityPerUnit" HeaderText="Qty/Unit" SortExpression="QuantityPerUnit" /><asp:BoundField DataField="UnitPrice" DataFormatString="{0:c}" HeaderText="Price"HtmlEncode="False" SortExpression="UnitPrice" /></Columns></asp:GridView><asp:ObjectDataSource ID="ObjectDataSource1" runat="server" OldValuesParameterFormatString="original_{0}"SelectMethod="GetProductsPaged" TypeName="ProductsBLL"><SelectParameters><asp:Parameter Name="startRowIndex" Type="Int32" /><asp:Parameter Name="maximumRows" Type="Int32" /></SelectParameters></asp:ObjectDataSoure>如果你通过浏览器浏览页面,你会发现看不到GridView .图15: GridView 没有被显示由于在ObjectDataSource 里的GetProductsPaged的startRowIndex和maximumRows 的参数都为0,由SQL没有返回任何的记录因此GridView 看不到了.我们需要将ObjectDataSource 配置成为自定义分页来修补上面的问题.下面的步骤可以完成这个:1. 将ObjectDataSource的EnablePaging 属性设为true –这样表示必须传两个参数给SelectMethod方法: 一个指定Start Row Index(StartRowIndexParameterName), 一个指定Maximum Rows(MaximumRowsParameterName).2. 设置 ObjectDataSource的StartRowIndexParameterName 和MaximumRowsParameterName 属性– StartRowIndexParameterName 和MaximumRowsParameterName 属性是传给SelecMethod用来自定义分页的输入参数. 默认的参数名为startIndexRow and MaximumRows, 这就是在创建BLL里的GetProductsPaged方法时用这些给参数命名的原因 . 如果你使用了其它的参数名字–比如startIndex和maxRows–你将不得不相应的设置ObjectDataSource的StartRowIndexParameterName和MaximumRowsParameterName(startIndex和maxRows).3. 设置 ObjectDataSource的SelectCountMethod Property为返回分页记录总数的方法的名字(TotalNumberOfProducts)–调用ProductsBLL类的TotalNumberOfProducts方法返回总的记录数 . ObjectDataSource 需要这个信息来正确的显示页面.4. 从ObjectDataSource的声明里移除startRowIndex and maximumRows<asp:Parameter> 元素的标记–当通过向导配置ObjectDataSource 时, VisualStudio 自动为GetProductsPaged方法的参数增加了两个<asp:Parameter> 元素. 设置EnablePaging 为true后, 这些参数会被自动传递;如果在声明代码里保留它们,那么ObjectDataSource会试图传递4个参数给GetProductsPaged和2个参数给TotalNumberOfProducts .如果你没有移除<asp:Parameter> ,当浏览页面的时候你会获得一个象这样的错误信息: “ObjectDataSource'ObjectDataSource1' could not find a non-generic method'TotalNumberOfProducts' that has parameters: startRowIndex,maximumRows.”做完这些改动后,ObjectDataSource的声明代码看起来应该和下面差不多:<asp:ObjectDataSource ID="ObjectDataSource1" runat="server"OldValuesParameterFormatString="original_{0}" TypeName="ProductsBLL"SelectMethod="GetProductsPaged" EnablePaging="True"SelectCountMethod="TotalNumberOfProducts"></asp:ObjectDataSource>注意EnablePaging和SelectCountMethod属性已经被设置了,<asp:Parameter>被移除了.图16是属性窗口.图16: 使用自定义分页配置,ObjectDataSource完成这些后,浏览页面.你会看到10条product按照字母排序被列出来了.每次翻一页看看.对用户来说现在还看不出来什么差别,因为自定义分页在大数据量的情况下效率才能显示出来.图17: 根据Product的Name排序的数据的自定义分页注意:自定义分页时,ObjectDataSource的SelectCountMethod方法返回的page count值存在GridView的view state里.其它变量–PageIndex,EditIndex,SelectedIndex,DataKeys集合等–都存在control state里.control state和GridView的EnableViewState属性无关.由于PageCount的值在postback期间存在viewstate里,当你的页面上有链到上一页的link时,你需要开启GridView的view state(如果没有这个link,你可以禁用view state).点上一页link会引起postback,GridView会更新PageIndex属性.GridView会给PageIndex 赋一个小于PageCount的值.如果禁用了view state,PageCount的值在postback时会丢失,PageIndex会被赋一个最大的整型值.然后GridView在根据PageSize乘PageCount来计算starting row index时会发生OverflowException异常.执行自定义分页和排序目前我们自定义分页时使用的排序字段是在创建GetProductsPaged存储过程时写死的.在GridView的智能标签里有一个Enable Sorting的checkbox,不幸的是,在前面的工作里加上排序功能仅仅只能将当前页的记录排序.比如,按照降序查看第一页的数据,第一页的product 的顺序回反转.见图18,Carnarvon Tigers 成为第一条记录,而在它之后的71条记录被忽略了.排序时只排了显示在第一页的数据.图18: 只有当前页的数据被排序了发生这种情况的原因是调用完BLL的GetProductsPaged方法返回数据之后才排序.耳针个方法只返回特定页的记录.为了正确的排序,我们需要将排序表达式传到GetProductsPaged 方法里,在返回特定页的数据前进行排序.我们将在后面的教程里完成这个功能.执行自定义分页和删除如果你开启GridView的删除功能,你会发现删除最后一页的最后一条记录时,GridView消失了,而不是正确的减掉PageIndex的值.在我们上面创建的GridView里开启删除来查看这个bug.到最后一页(第九页),由于我们有81条记录,每页显示10条,所以你会只看到一条记录,删除这条记录.在默认分页时,GridView会自动跳到第八页,这也是我们想要的结果.然而在自定义分页里, GridView却显示.发生这个的原因有点超出了本教程的范围,可以看Deleting the Last Record on the Last Page from a GridView with Custom Paging.简单的说是因为点Delete 时,GridView是按这样的步骤工作的:1. 删除记录.2. 按照给定的PageIndex和PageSize获取记录.3. 检查PageIndex确保没有超过数据源的页的数量.如果是,GridView的PageIndex会自动减.4. 使用第二步获取的记录绑定到GridView适当的页.问题的根源在于第二步,当获取显示的记录时,使用的PageIndex仍然是最后一页的PageIndex.因此没有记录被返回.在第三步里GridView判断出PageIndex属性大于数据源的总页数(因为最后一页的最后一条数据被删除了) 就对PageIndex减1.在第四步里GridView试图将第二步获取的数据作为数据源进行绑定,但是没有任何数据,因此显示的GridView不见了.在默认分页里没有这个问题是因为在第二步还是返回的所有数据.我们可以用两种方法来修改这个.第一是为GridView的RowDeleted事件创建一个event handler来判断在删除页里有多少条记录,如果只有一条,那么这条肯定是最后一条,我们需要为PageIndex减1.当然我们希望只在删除成功后来修改PageIndex的值.我们需要用e.Exception属性是否为空来判断.这个方法之所以起作用是因为它在第一步和第二步之间修改了PageIndex的值.因此在第二步里正确的记录会被返回.见如下代码:protected void GridView1_RowDeleted(object sender, GridViewDeletedEventArgs e) {// If we just deleted the last row in the GridView, decrement the PageIndexif (e.Exception == null && GridView1.Rows.Count == 1)// we just deleted the last rowGridView1.PageIndex = Math.Max(0, GridView1.PageIndex - 1);}另外一种办法是为ObjectDataSource的RowDeleted事件创建一个event handler,设置AffectedRows属性为1.在第一步删除记录后(在第二步之前),如果一行或多行记录被影响,GridView会更新PageIndex的值.然而ObjectDataSource 并没有设置AffectedRows,因此这一步不会执行.我们需要在删除操作成功的情况下手动设置AffectedRows.见下面的代码:protected void ObjectDataSource1_Deleted(object sender, ObjectDataSourceStatusEventArgs e){// If we get back a Boolean value from the DeleteProduct method and it's true,// then we successfully deleted the product. Set AffectedRows to 1if (e.ReturnValue is bool && ((bool)e.ReturnValue) == true)e.AffectedRows = 1;}这些代码都可以在EfficientPaging.aspx的code-behind class里找到比较默认和自定义分页的性能由于自定义分页返回需要的数据,而默认分页返回全部数据,因此自定义分页比默认分页更有效率是非常清楚的.但是性能上的提升究竟有多少?从默认分页换成自定义分页有什么性能上的优势?很不幸,没有一个统一的答案.性能的优势取决于很多因素,其中最重要的是分页记录的数量,数据库的负载和web server和数据库的通信渠道.对一些小的表来说,性能的差异是可以忽略的.对成千上万行数据的表来说,差异是非常明显的.我们的一篇Custom Paging in 2.0 with SQL Server 2005文章包含一些对比这两种分页技术的性能测试,用到的表有大概50,000 条记录.在测试中我分别测试了在SQLServer里（使用SQL Profiler）和页面里（使用’s tracing features）执行查询的时间．注意这是在我的开发环境下单个用户的测试结果，因此没有模仿典型的网站的负载情况，结果也并不科学．如你所见，获取特定页的数据平均少了354 reads，并在恩短的时间完成．而在页面里，自定义分页是默认分页所花费时间的1/100．在my article可以看到更多的测试信息和代码，你可以下载测试数据库在你的环境里重新测试．总结默认分页是非常容易实现的–你仅仅只需要选择控件上的智能标签里的Enable Paging checkbox –但是方便带来的是性能的损失．在默认分页时，用户无论请求哪个页面，所有的数据都会被返回，即使只有一小部分被显示出来．为了提升性能，ObjectDataSource 提供了一个可选择的分页功能–自定义分页．自定义分页通过只获取需要显示的数据来解决默认分页的性能问题，但是使用起来更麻烦．首先，请求特定数据的查询语句必须正确而且有效．这个可以通过很多方法来实现．在本教程里我们使用SQL Server 2005的ROW_NUMBER来实现给结果分级，然后返回等级在特定范围内的数据．其次我们需要增加一个方法来获取需要分页的总记录数．在创建完DAL和BLL方法后，我们还需要配置ObjectDataSource以使它可以获取需要分页的总记录数，并将正确的Row Index 和Maximum Rows 的值传给BLL．虽然使用自定义分页需要一系列的操作，而且远没有默认分页那么简单．但是在大数据量的情况还是必须的．只显示需要的数据，自定义分页可以节省很多时间，减轻数据库的负担．。

海量数据的查询优化及分页算法方案

海量数据的查询优化及分页算法方案很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。

比如：select * from table1 where name=’zhangsan’ and tID > 10000和执行:select * from table1 where tID > 10000 and name=’zhangsan’一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单的从语句先后上看,这两个语句的确是不一样,如果tID是一个聚合索引,那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name=’zhangsan’的,而后再根据限制条件条件tID> 10000来提出查询结果。

事实上,这样的担心是不必要的。

SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”,它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间,也就是说,它能实现自动优化。

虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化,但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理,如非这样,有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。

在查询分析阶段,查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。

如果一个阶段可以被用作一个扫描参数(SARG）,那么就称之为可优化的,并且可以利用索引快速获得所需数据。

SARG的定义：用于限制搜索的一个操作,因为它通常是指一个特定的匹配,一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。

形式如下：列名操作符<常数或变量>或<常数或变量> 操作符列名列名可以出现在操作符的一边,而常数或变量出现在操作符的另一边。

如：Name=’张三’价格>50005000<价格Name=’张三’and 价格>5000如果一个表达式不能满足SARG的形式,那它就无法限制搜索的范围了,也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。

SQLserver海量数据库查询优化和分页算法

如有你有帮助，请购买下载，谢谢！SQL server 海量数据库查询优化及分页算法在以下的文章中，我将以“办公自动化”系统为例，探讨如何在有着 1000 万条数据的 MS SQL SERVER 数据库中实现快速的数据提取和数据分页。

以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构：CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] ( --TGongwen 是红头文件表名 [Gid] [] IDENTITY (1, 1) NULL ,--本表的 id 号，也是主键[title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,--红头文件的标题[fariqi] [datetime] NULL ,--发布日期[neibuYonghu] [varchar] (70) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,--发布用户[reader] [varchar] (900) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,--需要浏览的用户。

每个用户中间用分隔符“,”分开ON [PRIMARY] TEXTIMAGE_ON [PRIMARY] GO下面，我们来往数据库中添加 1000 万条数据：declare @i int set @i=1 while @i<=250000 begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-2-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin, 刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队, 户政科,治安支队,外事科','这是最先的 25 万条记录')1页如有你有帮助，请购买下载，谢谢！set @i=@i+1 end GO declare @i int set @i=1 while @i<=250000 begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-9-16','办公室','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin, 刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科','这是中间的 25 万条记录')set @i=@i+1 end GO declare @h int set @h=1 while @h<=100 begin declare @i int set @i=2002 while @i<=2003 begin declare @j int set @j=0 while @j<50 begin declare @k int set @k=0 while @k<50 begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values(cast(@i as varchar(4))+'-8-15 3:'+cast(@j as varchar(2))+':'+cast(@j as varchar(2)),'通信科','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科','这是最后的 50 万条记录')set @k=@k+1 end set @j=@j+1 end set @i=@i+12页如有你有帮助，请购买下载，谢谢！end set @h=@h+1 end GO declare @i int set @i=1 while @i<=9000000 begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-5-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin, 刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队, 户政科,治安支队,外事科','这是最后添加的 900 万条记录')set @i=@i+1000000 end GO通过以上语句，我们创建了 25 万条由通信科于 2004 年 2 月 5 日发布的记录， 25 万条由办公室于 2004 年 9 月 6 日发布的记录，2002 年和 2003 年各 100 个 2500 条相同日期、不同分秒的由通信科发布的记录(共 50 万条)，还有由通信科于 2004 年 5 月 5 日发布的 900 万条记录，合计 1000 万条。

MySQL中的数据分页与排序技巧

MySQL中的数据分页与排序技巧在开发Web应用程序过程中，我们经常需要处理大量的数据，如何高效地进行数据分页和排序是一个关键问题。

MySQL数据库作为最流行和广泛使用的关系型数据库管理系统之一，提供了一些技巧和功能，使我们能够更好地处理数据分页和排序问题。

一、数据分页的基本概念和原理数据分页是指将数据按照一定的规则，划分为多个页面进行展示。

通常情况下，我们需要指定每页显示的记录数量以及当前页码，根据这些参数获取对应的数据块进行展示。

在MySQL中，可以通过LIMIT关键字来实现数据分页。

LIMIT语句用于限制SELECT语句返回的行数，其基本语法如下：SELECT * FROM table_name LIMIT offset, count;其中，offset表示偏移量，表示从第几条记录开始返回，起始值为0；count表示返回的记录数。

举个例子，假设我们有一个users表，其中存储了100条用户记录。

如果我们要获取第一页的10条数据，可以通过如下SQL语句来实现：SELECT * FROM users LIMIT 0, 10;这条语句将返回users表中的前10条数据，即第1条到第10条。

二、数据分页的性能优化数据分页操作对于大数据量的表来说，往往会涉及到大量的数据查询和IO操作，因此性能上可能存在一些问题。

针对这些问题，我们可以采取一些优化措施来提升性能。

1. 使用索引在进行数据分页操作时，我们可以通过为相关的字段创建合适的索引来提高查询性能。

例如，在上述的users表中，如果我们要根据用户姓名进行分页查询，可以为name字段创建一个索引：CREATE INDEX idx_name ON users(name);创建索引后，数据库引擎可以更快地定位到需要查询的记录，从而提高查询性能。

2. 避免使用SELECT *在进行数据分页操作时，尽量避免使用SELECT * 来查询所有字段的数据。

只查询我们实际需要的字段可以减少IO操作的数量，提高查询性能。

海量数据处理的技术与应用

海量数据处理的技术与应用一、引言随着互联网的发展，人们产生和积累的数据量越来越大，这些数据需要进行有效地存储和处理，才能发挥其价值。

海量数据处理成为计算机科学中最重要的问题之一。

本文将介绍海量数据处理的技术和应用。

二、海量数据处理技术1.分布式计算分布式计算是一种利用多台计算机协同工作来完成计算任务的方式。

在海量数据处理中，分布式计算可以将数据分散到多个计算节点上进行计算，避免了单台计算机性能瓶颈的问题，提高了数据处理的速度和效率。

2.并行计算并行计算是指同时使用多个处理器处理同一任务的计算方法。

在海量数据处理中，通过将任务细分成多个子任务，并行计算可以实现数据的快速处理，提高计算速度和效率。

3.数据库技术数据库技术可以对数据进行优化和管理。

在海量数据处理中，数据库技术可以通过分布式架构、索引技术和数据分片等技术来优化和管理海量数据，提高数据查询和处理的速度和效率。

4.机器学习机器学习是一种基于数据的自动学习方法，可以通过数据分析和模式识别来发现数据中的规律和趋势。

在海量数据处理中，机器学习可以实现数据挖掘、信息提取和智能分析等功能，帮助用户更好地理解和利用海量数据。

三、海量数据处理应用1.搜索引擎搜索引擎是一种基于信息检索技术的工具，可以帮助用户快速找到所需的信息。

在海量数据处理中，搜索引擎可以通过对海量数据的索引和检索，帮助用户快速、准确地找到所需的信息。

2.大数据分析大数据分析是一种将大规模数据处理技术和机器学习技术相结合的方法，可以实现数据挖掘、情报分析和智能决策等功能。

在企业和政府机构中，大数据分析已经成为了决策的重要工具。

3.社交媒体分析社交媒体分析是一种通过分析社交媒体上的数据，了解用户的偏好和需求，提高营销效果的方法。

在海量数据处理中，社交媒体分析可以通过分析用户行为和话题趋势，帮助企业更好地了解用户需求，优化产品和服务。

四、结论海量数据处理是计算机科学中的重要问题，需要使用分布式计算、并行计算、数据库技术和机器学习等技术来实现。

大数据量的分页解决方法

大数据量的分页解决方法随着互联网和信息技术的快速发展，数据量的爆发式增长已经成为了大势所趋。

在处理大数据量时，分页是一种常见的需求。

分页可以将大量的数据划分成小块进行展示，使得用户可以方便地浏览和查找所需的信息。

本文将介绍几种常见的大数据量分页解决方法。

一、传统分页方式传统的分页方式是通过数据库的查询语句来实现的。

通过设置查询的起始位置和返回的数量，可以实现数据的分页展示。

这种方式简单直接，但是在处理大数据量时存在效率问题。

因为数据库需要扫描整个数据表，然后再返回指定的数据量，对于数据量特别大的情况下，会导致查询速度变慢，甚至引起数据库连接超时等问题。

二、索引分页方式为了解决传统分页方式的效率问题，可以利用数据库的索引来进行分页。

数据库的索引是对数据表中的某一列或多列进行排序的结构，可以加快数据的查找速度。

通过在需要分页的列上建立索引，可以在查询时快速定位到指定的数据位置，从而提高查询效率。

三、缓存分页方式缓存分页是指将大数据集的部分数据缓存在内存中，供用户随时查询。

这种方式可以大大提高数据的访问速度，减轻数据库的压力。

常见的缓存技术有Redis和Memcached等。

通过将数据缓存在内存中，可以快速响应用户的请求，提高用户体验。

四、分布式分页方式分布式分页是指将大数据集分布在多个服务器上进行处理。

这种方式可以充分利用多台服务器的计算能力，提高数据的处理效率。

常见的分布式计算框架有Hadoop和Spark等。

通过将数据分片存储在不同的服务器上，并利用并行计算的能力，可以快速地对大数据集进行分页操作。

五、搜索引擎分页方式搜索引擎分页是指将大数据集建立索引，然后通过搜索引擎进行查询。

搜索引擎可以根据用户的搜索关键词，快速定位到符合条件的数据，并进行分页展示。

常见的搜索引擎有Elasticsearch和Solr 等。

通过将数据建立索引，可以快速地进行全文搜索，并实现高效的分页展示。

六、无限滚动分页方式无限滚动分页是指在页面中动态加载数据，实现无限滚动的效果。

海量数据处理方案

海量数据处理
海量数据的处理是每个大型网站以及系统的痛；而每个网站、系统的处理方式都有不同，但是总体还是一样的，也就是分布式处理；
将数据分布在不同的服务器中，可以通过路由去定位到一个用户想要数据的服务器上，将数据取出来；对于数据可以进行以下三种主要的处理：
①读写分离：就是通过路由的方式，将读取数据和写入数据分开在不同的服务器上，
同时同步数据到读取的服务器上，这样在写入和读取的时候也就相应的加大了数据
处理的速度；
②水平分割：就是通过将不同的数据表分开处理，如按年份分开放在不同的数据库或
者数据表中，或者是按照月份分开，同时还可以按照数据的重要性来分开…将数据
分开处理；
③垂直分割：就是通过将数据放在不同的服务器上，通过不同的用户去定位不同的服
务器数据；
④还有就是缓存机制，第一次访问时通过去数据库里面进行读取，之后可以再缓存中
读取数据，而缓存的数据时通过内存处理，这样速度随之也就加大了；
⑤…
大数据可以分开成小数据来处理，通过多台服务器来减轻数据的处理；同时我还觉得，数据的处理可以还可以从表中开始，将一些主要的列，或者行来分开，对一些常用的数据列进行处理，而不常用的列可以相对的减弱一点处理程度；同时对数据建立索引也是数据处理的一种方式，这样在获取数据时有针对性的处理。

同时还有键值对的方式，还有其他很多的一些方式来处理数据；数据的处理要从小数据开始，因为每个大数据都是从小数据开始起来的，养成良好的习惯，这样在将来的海量数据中才能够有立足的本钱。

海量数据的查询优化及分页算法(绝对好)

我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
set @i=@i+1000000
end
GO
通过以上语句，我们创建了25万条由通信科于2004年2月5日发布的记录，25万条由办公室于2004年9月6日发布的记录，2002年和2003年各100个2500条相同日期、不同分秒的由通信科发布的记录（共50万条），还有由通信科于2004年5月5日发布的900万条记录，合计1000万条。

MySQL深度分页（千万级数据量如何快速分页）

MySQL深度分页（千万级数据量如何快速分页）⽬录前⾔案例优化⼩结前⾔后端开发中为了防⽌⼀次性加载太多数据导致内存、磁盘IO都开销过⼤，经常需要分页展⽰，这个时候就需要⽤到MySQL的LIMIT关键字。

但你以为LIMIT分页就万事⼤吉了么，Too young,too simple啊，LIMIT在数据量⼤的时候极可能造成的⼀个问题就是深度分页。

案例这⾥我以显⽰电商订单详情为背景举个例⼦，新建表如下：CREATE TABLE `cps_user_order_detail` (`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',`user_id` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '⽤户ID',`order_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '订单id',`sku_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '商品ID',`order_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '下单时间,格式yyyy-MM-dd HH:mm:ss',PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_time_user` (`order_time`,`user_id`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='⽤户订单详情';然后⼿动向表⾥插⼊120W条数据。

现在有个需求：分页展⽰⽤户的订单详情，按照下单时间倒序。

表结构精简了，需求也简单。

于是哗哗哗的写完代码，提测上线了。

MySQL百万级数据分页查询及优化

MySQL百万级数据分页查询及优化方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句▪语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称LIMIT M,N▪适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)▪原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢且有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N 条输出,其余抛弃.方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)▪语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M▪适应场景:适用于数据量多的情况(元组数上万)▪原因:索引扫描,速度会很快. 有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3方法3: 基于索引再排序▪语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M▪适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万). 最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1)▪原因: 索引扫描,速度会很快. 但MySQL的排序操作,只有ASC没有DESC(DESC是假的,未来会做真正的DESC,期待...).方法4: 基于索引使用prepare第一个问号表示pageNum，第二个？表示每页元组数▪语句样式: MySQL中,可用如下方法: PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名称WHERE id_pk > (？* ？) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M▪适应场景: 大数据量▪原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。

如何优化海量数据的分析处理

如何优化海量数据的分析处理海量数据是现今社会发展中不可避免的问题。

随着互联网的普及，人们都变得越来越依赖数据来做出决策。

然而，海量数据的分析处理是一项非常耗时和复杂的工作，如果没有正确的方法，很容易找不到有用的信息。

因此，需要一些技巧来优化海量数据的分析处理，本文将从以下三个方面探讨如何有效地分析海量数据：数据的存储与处理、数据的清理与分类、数据的分析与挖掘。

一、数据的存储与处理数据的存储与处理是分析海量数据起点，它涉及到如何快速存取数据，并对其进行必要的预处理。

首先，对于海量数据，我们需要使用分布式存储技术，将数据分散存储在多个节点上，并通过待处理数据的键值进行索引。

这种方式能够大大提高数据的存储速度和容量，避免单台服务器瓶颈性能的出现。

其次，在存储数据之后，需要对数据进行预处理，以便后续的分析处理。

常见的数据预处理方法包括：数据清洗、去重、转化、缩放和归一化。

通过这些预处理方法，我们可以更好地理解数据，并在后续的分析处理中更准确的结果。

二、数据的清理与分类在海量数据的分析处理过程中，数据的质量通常会受到很大的影响。

因此，需要进行数据清理与分类。

数据清理包括了数据去噪、异常值处理、重复数据的处理等等。

通过数据清理，我们可以使得数据更为准确，从而避免在后续的分析处理中引入干扰因素。

数据分类是另一种非常有用的数据处理方法。

数据分类主要是通过聚类和分类算法，对数据点进行分类和标记。

通过数据分类，我们可以更好地理解数据之间的相互关系和特点，发现数据的规律和趋势，为后续处理提供更好的基础。

三、数据的分析与挖掘数据分析和挖掘是数据处理的核心部分，也是我们最终得到有用信息的部分。

其中，数据分析主要利用统计学和机器学习方法，挖掘数据中的模式和规律，提高数据的价值；而数据挖掘则更侧重于发现潜在的信息和隐含规律。

为了优化海量数据的分析处理效率，我们需要采用相关的算法和工具。

其中，支持向量机、卡方检验、决策树、随机森林等算法都可以用于海量数据的分析；而Hadoop、Spark大数据处理框架也能极大地提高数据的处理速度和效率。

大数据量高并发解决方案

大数据量高并发解决方案1. 引言在现代互联网应用中，随着用户数量的快速增加和数据规模的迅猛增长，高并发和大数据量成为了许多应用面临的挑战。

为了保证应用的性能和稳定性，我们需要采取一些解决方案来处理大数据量和高并发的情况。

本文将介绍一些常用的大数据量高并发解决方案，同时提供相关的技术和工具的选择。

2. 数据库方面的解决方案针对大数据量的情况，数据库的性能往往成为瓶颈。

以下是一些数据库方面的解决方案：2.1 数据库分库分表当数据量巨大时，可以采取数据库分库分表的方式来提高数据库的性能和扩展性。

通过将数据划分到多个数据库或数据表中，可以实现并行处理和负载均衡。

常见的数据库分库分表的方法有垂直切分和水平切分，其中垂直切分是按照数据的功能和业务关系进行切分，而水平切分是按照数据的行或列进行切分。

2.2 数据库缓存为了减轻数据库的压力，可以引入数据库缓存。

通过将常用的数据或查询结果缓存到内存中，可以大幅提升读取性能。

常用的数据库缓存技术包括Redis、Memcached等，它们具有快速读取和高并发访问的特性。

2.3 读写分离在高并发情况下，读写操作的争用也会影响数据库的性能。

通过引入读写分离的机制，可以将读操作和写操作分别分配到不同的数据库节点上，从而提升并发能力。

读写分离的原理是主节点负责写操作，同时将数据同步到从节点，读操作则可以到主节点和从节点中进行。

3. 分布式计算方面的解决方案当面临大数据量的情况时，传统的单机计算往往无法满足需求。

以下是一些分布式计算方面的解决方案：3.1 分布式存储系统为了处理大数据量，我们可以采用分布式存储系统来存储和管理数据。

分布式存储系统将数据分布在多个节点上，实现数据的分布式存储和负载均衡。

常见的分布式存储系统包括Hadoop HDFS、GlusterFS等，它们具有高可靠性和可扩展性的特点。

3.2 分布式计算框架分布式计算框架可以将计算任务分发到多个节点上并行执行，从而提高计算速度和处理能力。

MySQL百万级分页优化（Mysql千万级快速分页）

MySQL百万级分页优化（Mysql千万级快速分页）以下分享⼀点我的经验⼀般刚开始学SQL的时候，会这样写复制代码代码如下:SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;但在数据达到百万级的时候，这样写会慢死复制代码代码如下:SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10;也许耗费⼏⼗秒⽹上很多优化的⽅法是这样的复制代码代码如下:SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10;是的，速度提升到0.x秒了，看样⼦还⾏了可是，还不是完美的！以下这句才是完美的！复制代码代码如下:SELECT * FROM table WHERE id BETWEEN 1000000 AND 1000010;⽐上⾯那句，还要再快5⾄10倍另外，如果需要查询 id 不是连续的⼀段，最佳的⽅法就是先找出 id ，然后⽤ in 查询复制代码代码如下:SELECT * FROM table WHERE id IN(10000, 100000, 1000000...);再分享⼀点查询字段⼀较长字符串的时候，表设计时要为该字段多加⼀个字段,如，存储⽹址的字段查询的时候，不要直接查询字符串，效率低下，应该查诡该字串的crc32或md5如何优化Mysql千万级快速分页Limit 1,111 数据⼤了确实有些性能上的问题，⽽通过各种⽅法给⽤上where id >= XX,这样⽤上索引的id号可能速度上快点⼉。

By:jackMysql limit分页慢的解决办法（Mysql limit 优化，百万⾄千万条记录实现快速分页）MySql 性能到底能有多⾼？⽤了php半年多，真正如此深⼊的去思考这个问题还是从前天开始。

有过痛苦有过绝望，到现在充满信⼼！MySql 这个数据库绝对是适合dba级的⾼⼿去玩的，⼀般做⼀点1万篇新闻的⼩型系统怎么写都可以，⽤xx框架可以实现快速开发。

MySQL中的分页查询与性能优化方法

MySQL中的分页查询与性能优化方法MySQL是一种广泛应用于互联网和企业级应用中的关系型数据库管理系统。

在实际应用中，分页查询是一项常见的需求。

本文将介绍MySQL中的分页查询的基本原理，并探讨一些性能优化方法，以提高查询效率。

一、分页查询的基本原理在介绍分页查询的性能优化方法之前，先来了解一下分页查询的基本原理。

通常，分页查询通过使用LIMIT关键字来实现。

其基本语法如下：SELECT * FROM table_name LIMIT offset, count;其中，offset表示查询起始位置的偏移量，count表示要查询的记录数。

例如，要查询表中的第11到20条记录，可以使用以下语句：SELECT * FROM table_name LIMIT 10, 10;二、基本分页查询方法的性能问题尽管基本的分页查询方法简单易用，但在处理大数据量时，性能问题可能会变得非常明显。

主要存在以下几个方面的性能问题：1. 数据扫描的开销大：在使用LIMIT关键字时，MySQL需要将查询结果中的前N条记录全部扫描一遍，直到到达偏移量。

这样的操作开销在数据量庞大的情况下会非常大。

2. 内存消耗大：由于查询结果需要全部加载到内存中进行排序和偏移计算，因此在处理大数据量时，会占用大量的内存资源。

3. 数据库压力大：频繁的分页查询操作会对数据库服务器造成较大的压力，降低整体性能。

三、性能优化方法为了解决分页查询的性能问题，可以采取以下几种方法进行优化。

1. 使用索引优化查询在MySQL中，合理的索引设计能够大幅提升查询性能。

对于分页查询来说，可以通过在排序字段上创建索引，以避免全表扫描。

另外，还可以使用覆盖索引来减少IO开销，即只检索索引列而不需要从磁盘读取数据行。

2. 使用缓存技术缓存技术是提高系统性能的一种常用方法。

可以使用缓存组件，如Redis或Memcached，将查询结果缓存起来，这样下次查询相同的数据时，可以直接从缓存中获取，避免了对数据库的访问，提高了响应速度。

海量(大量)数据GridView显示高效率分页实现方法

问题：GridView显示海量数据时效率极其低，每次要从数据库从取出海量数据，这明显不现实。

解决方案：显示多少，就从数据库中读取多少数据，即每次取GridView显示的一个页面数据，点击下一页是，再取下一页相应的数据。

真的是很简单，但如果对不熟悉的人来说，还是有点难度。

就比如说：当页面刷新时，怎样使一个变量的值保持不变呢？很晕是吧下面我们说分析实现方法：1、刷新页面，保持变量值不变先讲怎样在刷新页面是使一个变量值保持不变，以前我都采用页面传值法，总觉得有点怪，本来就是本页的数据还要通过页面传值来保存。

后来在网上发现VewState这东东，有点像Session，用法基本上一样。

他们的区别是：Session是在页面之间，而ViewState是在它自己的页面保持一个值。

用法：ViewState["PageCounts"] = 3;下次要用时直接取出来就OK了。

2、GridView海量数据高效分页实现代码下面代码来自互联网const int PageSize=20;//定义每页显示记录int PageCount,RecCount,CurrentPage,Pages,JumpPage;//定义几个保存分页参数变量private void Page_Load(object sender, System.EventArgs e){if(!IsPostBack){RecCount = Calc();//通过Calc()函数获取总记录数PageCount = RecCount/PageSize + OverPage();//计算总页数（加上OverPage()函数防止有余数造成显示数据不完整）ViewState["PageCounts"] = RecCount/PageSize - ModPage();//保存总页参数到ViewState（减去ModPage()函数防止SQL语句执行时溢出查询范围，可以用存储过程分页算法来理解这句）ViewState["PageIndex"] = 0;//保存一个为0的页面索引值到ViewStateViewState["JumpPages"] = PageCount;//保存PageCount到ViewState，跳页时判断用户输入数是否超出页码范围//显示LPageCount、LRecordCount的状态LPageCount.Text = PageCount.ToString();LRecordCount.Text = RecCount.ToString();//判断跳页文本框失效if(RecCount <= 20)gotoPage.Enabled = false;TDataBind();//调用数据绑定函数TDataBind()进行数据绑定运算}}//计算余页public int OverPage(){int pages = 0;if(RecCount%PageSize != 0)pages = 1;elsepages = 0;return pages;}//计算余页，防止SQL语句执行时溢出查询范围public int ModPage(){int pages = 0;if(RecCount%PageSize == 0 && RecCount != 0)pages = 1;elsepages = 0;return pages;}/**计算总记录的静态函数*本人在这里使用静态函数的理由是：如果引用的是静态数据或静态函数，连接器会优化生成代码，去掉动态重定位项（对海量数据表分页效果更明显）。