本文目录
- 「分页」和「自动加载」哪个用户体验更好
- 什么叫“分页查询”
- 文章的分页会对seo带来哪些影响
- java的分页查询是如何实现的，其作用，优缺点
- java 分页查询与全部查询那个更快
- 向大家请教，计算机操作系统的内存管理中，为什么要对内存进行分页分页有什么好处
- 求教，mysql千万级数据多表查询做分页该如何优化
- sql 高手请进，分页查询和非分页查询的比较
- mysql数据库分页
「分页」和「自动加载」哪个用户体验更好
我个人的用户体验来说 分页比较好，很方便能节省不少时间，相比较自动加载来说比较方便。
之前就有思考过这个问题，这主要是看我们更加倾向于哪一种方式。分页主要是为了能够让用户有一个直观的感受，来告诉用户这个网站到底有多少页面，用户心理一目了然，这就是分页的好处，当然，除此之外分页还能自由的翻页，想看那一页直接就可以跳到那里，自然能节省不少的时间。
自动加载的便捷之处就在于可以一直看，虽然无法预计有多少个内容，但是可以省去了翻页的时间，不用一直操作，会自己自动加载出用户需要的内容，直到你关闭它，很多个人的页面采用的就是自动加载，这也是很方便快捷的一种方式、
较长的文章是一定会用到分页的。一是给用户内容多少的预期，二是可以给浏览者提供一个停顿。如果用户看一篇文章已经翻了十几屏，滚动条还是停留在浏览器中间靠上的位置，那该多绝望。
我们为了满足不同种类的网站创造了两种不一样的浏览方式，主要是为了解决用户在不同情境之下有不同的需求，用户可以自行设置自己的浏览方式，根据自己的喜好进行调整。
什么叫“分页查询”
分页查询，是一种操作系统里存储器管理的一种技术，可以使电脑的主存可以使用存储在辅助存储器中的数据。操作系统会将辅助存储器（通常是磁盘）中的数据分区成固定大小的区块，称为“页”（pages）。当不需要时，将分页由主存（通常是内存）移到辅助存储器；当需要时，再将数据取回，加载主存中。相对于分段，分页允许存储器存储于不连续的区块以维持文件系统的整齐。分页是磁盘和内存间传输数据块的最小单位。
扩展资料：
分页查询的页面调度类型
1、当需要用到数据时再向系统请求，使系统将数据由辅助存储器传入存储器上，这就叫“需求分页”。它使得系统不需要将全部的程序都放在存储器上，减少了所需要的存储器的数量。所有现代系统都使用按需页面调度（paging）的方式。
2、当系统查看分页表时认为某些数据可能需要用到，而先将数据传到存储器上的行为，就叫做“先行分页”， 当存储器够大的话通常会采取这种方式。
3、Unix系统会定期使用sync程序来清理所有经过更动的帧，它会将所有被更动过的帧存到辅助存储器中。Windows系统有时亦会进行类似功能的操作，它可以使新程序在打开时更快速。
文章的分页会对seo带来哪些影响
或许是受很多知名门户网站的影响，因此，笔者发现很多站长把一篇不长的文章被强行被分成了十几页甚至几十页，而且并不具有“余下全文”、“全文浏览”的功能，原因很简单，“人家搜狐也是这么做的，排名不是一样很好?”
但是在这里我不得不说一句的是，搜狐是什么地位的网站，我们自己的网站能达到那种层次吗?事实上相对于搜狐，很多网友也更愿意去从新浪上获取最新讯息，因为搜狐的分页太多太烦了，有时候一句话甚至一张图片就是一个页面，看完一篇资讯起码是新浪的几倍。
分类的好处自然不言而喻，首先他可以增加一篇文章的PV(点击率)。门户网站的都是靠这指标拿钱的，但是精力有限不可能每天出产大批量的文章。分页无疑是最好的途径。其次，分页可以增加DA广告展现的频次增加网站收益。再次，页面太大为了减少载入时间，采取文章分页。
从SEO的角度来说，类似搜狐这样高权重的网站，一篇文章以句子为单位切割成数十个页面，每个页面都会被收录，大大增加了网站的收录量。很多网站分页类似搜狐这样高权重的网站，也可以做到一篇文章以句子为单位切割成数十个页面，每个页面都会被收录，大大增加了网站的收录量。但是权重不高的网站分页的文章收录是十分。比如笔者曾经做的门户网站，虽然PR达到了6，分页页面的标题都以页码加以区别可是仍难以收录。
搜索引擎会很直接的判定，放在一篇内页的分页页面是不重要的，所以很多时候就不去抓取。
java的分页查询是如何实现的，其作用，优缺点
JAVA的分页查询是通过数据库实现的，作用就是使用数据库存储过程可以提高性能，缺点就是依赖特定数据库的标准。
java 分页查询与全部查询那个更快
如果数据超过10万了，还是推荐分页查询会快一些，毕竟这么多数据一次性查询出来放在JAVA对象中消耗的资源不少
向大家请教，计算机操作系统的内存管理中，为什么要对内存进行分页分页有什么好处
无论你的NT服务器的内存有多大，它总是显得不够充足。当物理RAM从低端开始运行时，Windows NT使用了分页文件Pagefile.sys。为了运行不同的进程和应用程序，Pagefile.sys给物理内存分配了一些空间。在这些空间内允许交换数据页。 显然，系统在文件系统缓存中查找数据而不是在驱动器上搜索数据会提高系统的性能。太多的搜索操作会使处理器停顿下来。这就是短语“买更多的内存”成为计算机时代的陈词滥调的原因之一：RAM是你的朋友。管理内存可使你的“朋友”更高效。 Windows NT下的Windows Task Manager （ | Task Manager）是一个可以为访问内存使用情况提供快捷重要信息的察看工具。考虑物理内存的大小并计算MEM Usage计数器的值，Memory Usage History提供了内存活动的即时情况。正如图2.2.A所示，把CPU Usage计数器和CPU Usage History与MEM Usage计数器一作比较，就可以简单地得到性能的总的评价。如果你必须决定是否要立刻启动 Diskperf以进一步调查分页过多问题那就非常便利了。 Windows NT的分页文件可以通过Control Panel |System | Performance 标签| Virtual Memory进行管理。在这里，你可以控制分页文件的几个设置（包括大小和区域）。显然，你可以允许系统对它进行处理，但是为了获得最佳配置还是使用 Vitual Memory Manager (VMM)为好。
求教，mysql千万级数据多表查询做分页该如何优化
查询指定的记录最好通过Id进行in查询来获得真实的数据.其实不是最好而是必须，也就是你应该先查询出复合的ID列表,通过in查询来获得数据 我们来做一个测试ipdatas表： CREATE TABLE `ipdatas` ( `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uid` INT(8) NOT NULL DEFAULT ’0’, `ipaddress` VARCHAR(50) NOT NULL, `source` VARCHAR(255) DEFAULT NULL, `track` VARCHAR(255) DEFAULT NULL, `entrance` VARCHAR(255) DEFAULT NULL, `createdtime` DATETIME NOT NULL DEFAULT ’0000-00-00 00:00:00’, `createddate` DATE NOT NULL DEFAULT ’0000-00-00’, PRIMARY KEY (`id`), KEY `uid` (`uid`) ) ENGINE=MYISAM AUTO_INCREMENT=67086110 DEFAULT CHARSET=utf8; 这是我们做的广告联盟的推广ip数据记录表，由于我也不是mysql的DBA所以这里咱们仅仅是测试 因为原来里面有大概7015291条数据 这里我们通过jdbc的batch插入6000万条数据到此表当中“JDBC插入6000W条数据用时:9999297ms”； 大概用了两个多小时,这里面我用的是batch大小大概在1w多每次提交,还有一点是每次提交的数据都很小，而且这里用的myisam数据表，因为我需要知道mysql数据库的大小以及索引数据的大小结果是 ipdatas.MYD 3.99 GB (4,288,979,008 字节) ipdatas.MYI 1.28 GB (1,377,600,512 字节) 这里面我要说的是如果真的是大数据如果时间需要索引还是最好改成数字字段,索引的大小和查询速度都比时间字段可观。 步入正题: 1.全表搜索 返回结构是67015297条数据 SELECT COUNT(id) FROM ipdatas; SELECT COUNT(uid) FROM ipdatas; SELECT COUNT(*) FROM ipdatas; 首先这两个全表数据查询速度很快,mysql中包含数据字典应该保留了数据库中的最大条数 查询索引条件 SELECT COUNT(*) FROM ipdatas WHERE uid=1; 返回结果时间:2分31秒594 SELECT COUNT(id) FROM ipdatas WHERE uid=1; 返回结果时间:1分29秒609 SELECT COUNT(uid) FROM ipdatas WHERE uid=1; 返回结果时间:2分41秒813 第二次查询都比较快因为mysql中是有缓存区的所以增大缓存区的大小可以解决很多查询的优化，真可谓缓存无处不在啊在程序开发中也是层层都是缓存 查询数据 第一条开始查询 SELECT * FROM ipdatas ORDER BY id DESC LIMIT 1,10 ; 31毫秒 SELECT * FROM ipdatas LIMIT 1,10 ; 15ms
sql 高手请进，分页查询和非分页查询的比较
第一，表dbo.usull_tbody中的数据量不够大第二，SQL语句中使用like是相当影响语句执行效率的，特别是使用了%的like语句，因为这种比较匹配相当耗时。
mysql数据库分页
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。SELECT *FROM cityORDER BY id DESCLIMIT 0, 15这个查询耗时0.00sec。So，这个查询有什么问题呢？实际上，这个查询语句和参数都没有问题，因为它用到了下面表的主键，而且只读取15条记录。CREATE TABLE city ( id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, city varchar(128) NOT NULL, PRIMARY KEY (id)) ENGINE=InnoDB;真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候，像下面这样：SELECT *FROM cityORDER BY id DESCLIMIT 100000, 15;上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。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。Facebook意识到了这一点，但Facebook并没有为了每秒可以处理更多的请求而去优化数据库，而是将重心放在将请求响应时间的方差变小。对于分页请求，还有一个信息也很重要，就是总共的记录数。我们可以通过下面的查询很容易的获取总的记录数。SELECT COUNT(*)FROM city;然而，上面的SQL在采用InnoDB为存储引擎时需要耗费9.28sec。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。但是在大多数情况下，查询语句简短并不意味着性能的提高。不幸的是，这种分页查询方式在许多主流框架中都有用到，下面看看这个语句的查询性能。SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS *FROM cityORDER BY id DESCLIMIT 100000, 15;这个语句耗时20.02sec，是上一个的两倍。事实证明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分页是很糟糕的想法。下面来看看到底如何优化。文章分为两部分，第一部分是如何获取记录的总数目，第二部分是获取真正的记录。高效的计算行数如果采用的引擎是MyISAM，可以直接执行COUNT(*)去获取行数即可。相似的，在堆表中也会将行数存储到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情况就会复杂一些，因为InnoDB不保存表的具体行数。我们可以将行数缓存起来，然后可以通过一个守护进程定期更新或者用户的某些操作导致缓存失效时，执行下面的语句：SELECT COUNT(*)FROM cityUSE INDEX(PRIMARY);获取记录下面进入这篇文章最重要的部分，获取分页要展示的记录。上面已经说过了，大的偏移量会影响性能，所以我们要重写查询语句。为了演示，我们创建一个新的表“news”，按照时事性排序(最新发布的在最前面)，实现一个高性能的分页。为了简单，我们就假设最新发布的新闻的Id也是最大的。CREATE TABLE news( id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, title VARCHAR(128) NOT NULL) ENGINE=InnoDB;一个比较高效的方式是基于用户展示的最后一个新闻Id。查询下一页的语句如下，需要传入当前页面展示的最后一个Id。SELECT *FROM news WHERE id 《 $last_idORDER BY id DESCLIMIT $perpage查询上一页的语句类似，只不过需要传入当前页的第一个Id，并且要逆序。SELECT *FROM news WHERE id 》 $last_idORDER BY id ASCLIMIT $perpage上面的查询方式适合实现简易的分页，即不显示具体的页数导航，只显示“上一页”和“下一页”，例如博客中页脚显示“上一页”，“下一页”的按钮。但如果要实现真正的页面导航还是很难的,下面看看另一种方式。SELECT idFROM ( SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage - 1) % $perpage cnt FROM news JOIN (SELECT @cnt:= 0)T WHERE id 《 $last_id ORDER BY id DESC LIMIT $perpage * $buttons)CWHERE cnt = 0;通过上面的语句可以为每一个分页的按钮计算出一个offset对应的id。这种方法还有一个好处。假设，网站上正在发布一片新的文章，那么所有文章的位置都会往后移一位，所以如果用户在发布文章时换页，那么他会看见一篇文章两次。如果固定了每个按钮的offset Id，这个问题就迎刃而解了。Mark Callaghan发表过一篇类似的博客，利用了组合索引和两个位置变量，但是基本思想是一致的。如果表中的记录很少被删除、修改，还可以将记录对应的页码存储到表中，并在该列上创建合适的索引。采用这种方式，当新增一个记录的时候，需要执行下面的查询重新生成对应的页号。SET p:= 0;UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC;当然，也可以新增一个专用于分页的表，可以用个后台程序来维护。UPDATE pagination TJOIN ( SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page FROM news ORDER BY id)CON C.id = T.idSET T.page = C.page;现在想获取任意一页的元素就很简单了：SELECT *FROM news AJOIN pagination B ON A.id=B.IDWHERE page=$offset;还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页，这种方式比较试用于数据集相对小，并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询，当有2M条记录时，要耗费2sec左右。这种方式比较简单，创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))SELECT id, FLOOR(RAND() * 0x8000000) randomFROM city; ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random;接下来就可以向下面一样执行分页查询了。SELECT *FROM _tmpWHERE OFFSET 》= $offsetORDER BY OFFSETLIMIT $perpage;简单来说，对于分页的优化就是。。。避免数据量大时扫描过多的记录。
