下面的语句用来返回DBA_OBJECTS表中类型为TABLE的所有记录中的第100行至第200行。

select * from
( select rownum rnm, a.* from ( select OBJECT_NAME from DBA_OBJECTS where object_type='TABLE' ) a
    where rownum <= 200 )
where rnm > 100

执行结果为：

SQL> select * from
  2  ( select rownum rnm, a.* from ( select OBJECT_NAME from DBA_OBJECTS where object_type='TABLE' ) a
  3      where rownum <= 200 )
  4  where rnm > 100
  5  ;
       RNM OBJECT_NAME
---------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       101 HISTGRM$
       102 HIST_HEAD$
       103 DUAL
       104 PARTOBJ$
       105 PARTCOL$
       106 TABPART$
       107 INDPART$
       108 SUBPARTCOL$
       109 TABSUBPART$
       110 INDSUBPART$
       111 TABCOMPART$
       RNM OBJECT_NAME
---------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       112 INDCOMPART$
       113 PARTLOB$
       114 LOBFRAG$
       115 LOBCOMPPART$
       116 DEFSUBPART$
       117 DEFSUBPARTLOB$
       118 SYSTEM_PRIVILEGE_MAP
       119 TABLE_PRIVILEGE_MAP
       120 STMT_AUDIT_OPTION_MAP
       121 RESOURCE_MAP
       122 USER_ASTATUS_MAP
       RNM OBJECT_NAME
---------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       123 EXPACT$
       124 NOEXP$
       125 PROCEDUREJAVA$
       126 PROCEDUREC$
       127 PROCEDUREPLSQL$
       128 RESULT$
       129 KOTTD$
       130 KOTTB$
       131 KOTAD$
       132 KOTMD$
       133 KOTTBX$
       RNM OBJECT_NAME
---------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       134 KOTADX$
       135 KOPM$
       136 VTABLE$
       137 ATEMPTAB$
       138 LIBRARY$
       139 USER_HISTORY$
       140 MIGRATE$
       141 ICOLDEP$
       142 OPERATOR$
       143 OPBINDING$
       144 OPANCILLARY$
       RNM OBJECT_NAME
---------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       145 OPARG$
       146 INDTYPES$
       147 INDOP$
       148 INDARRAYTYPE$
       149 SECOBJ$
       150 ASSOCIATION$
       151 USTATS$
       152 JAVASNM$
       153 SUM$
       154 SUMDETAIL$
       155 SUMINLINE$
       RNM OBJECT_NAME
---------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       156 SUMKEY$
       157 SUMAGG$
       158 SUMJOIN$
       159 SUMDEP$
       160 SUMPRED$
       161 SUMQB$
       162 DIM$
       163 DIMLEVEL$
       164 DIMLEVELKEY$
       165 DIMJOINKEY$
       166 DIMATTR$
       RNM OBJECT_NAME
---------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       167 HIER$
       168 HIERLEVEL$
       169 RLS$
       170 RLS_SC$
       171 RLS_GRP$
       172 RLS_CTX$
       173 CONTEXT$
       174 RULESET$
       175 INDPART_PARAM$
       176 OL$
       177 OL$HINTS
       RNM OBJECT_NAME
---------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       178 OL$NODES
       179 SQL$
       180 SQL$TEXT
       181 SQLPROF$
       182 SQLPROF$DESC
       183 SQLPROF$ATTR
       184 EXPPKGOBJ$
       185 EXPPKGACT$
       186 EXPDEPOBJ$
       187 EXPDEPACT$
       188 MON_MODS$
       RNM OBJECT_NAME
---------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       189 MON_MODS_ALL$
       190 METAVIEW$
       191 METAFILTER$
       192 METAXSL$
       193 METAXSLPARAM$
       194 METASTYLESHEET
       195 METASCRIPT$
       196 METASCRIPTFILTER$
       197 METANAMETRANS$
       198 METAPATHMAP$
       199 EXTERNAL_TAB$
       RNM OBJECT_NAME
---------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       200 EXTERNAL_LOCATION$
已选择100行。
SQL>

总结：在oracle中利用rownum产生伪列真的是太方便了， 尤其利用派生表再加上伪列可以写出很复杂的sql语句来。

比ASE和IQ的实现方式强N倍。 哎，可叹的sybase啊。

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本篇介绍三种方法。

第一种：利用游标

程序开发人员比较喜欢使用游标，因为游标的“循环”遍历方式类似编程语言中的for，while，loop语句的实现方法，写起来比较容易。使用游标一般步骤是：为指定的SQL语句定义一个游标，打开并移动游标，当移动到指定行号的记录行之后，再按照需要提取的行数来取数据。从表面上看解决了提取指 定范围数据的问题；但是在实际应用上，有可能会出现严重的性能问题。建立游标需要耗用一定的系统资源之外；当表内的数据量有上千万甚至到亿级别并且需要取大量的数据结果时，用游标每移动一 次就取这行数据，然后再移动游标，这个过程将是缓慢的。在使用游标的过程中，系统会给相应的表加上共享锁，导致锁竞争而严重影响数据库的性能。

在此不再介绍游标的实现方式，此法比较简单。一个使用游标分页的例子：sp_splitpage_by_cursor.sql

第二种：利用临时表和标志列

在Sybase ASE12.5.3及以后的版本中，我们可以用top关键字来限定只返回结果集的前N行数据。在ASE12.5.3之前的版本中只能用set rowcount N 的方法来“曲线救国”了。

对于取结果集的第N行至第N+M行数据的要求，我们考虑利用top来实现的话，比较容易想到的是：执行两次top，再加一次倒序排序。

步骤如下：

　　　　      (1)　select top N+M * from table_name where_clause order by ID ASC     --把此结果集派生为表:table_name1

                  (2)   select top M * from table_name1 order by ID  DESC                          --把此结果集派生为表：table_name2

                  (3)   select * from table_name2 order by ID  ASC

上面的3条语句好像能够实现返回第N行至第N+M行数据的要求。但是，在Sybase ASE中仅仅利用派生表而不利用临时表是不能实现这个要求的。

仅仅是ASE中的“派生出派生表(derived table)的SQL语句中不能含有order by 子句”这个限制就足以使上面的方法行不通。还有一个限制是，上面的3个步骤中都利用ID列进行排序。如果表中没有可用的排序列时，那么上述方法也不能用 了。不过幸运的是，一般要求对其结果集进行分页的表都是有可以用作排序的列的（数字型或者日期型）。

继续寻找一个能用的方法，下面着重介绍目前通用的ASE的分页思路。此思路的关键是产生identity自增列和临时表。

在ASE中大家要是找到了不用临时表就可以实现分页的方法请麻烦告诉我一声。 我尝试了很多次，都不是很理想。

概括起来主要语句有两条：

                (1)   select syb=identity(10),*  into #temp_table from table_name where_clause   order_by_clause

                (2)   select  * from #temp_table where_clause and syb >= N   and syb <= N+M

使用此方法实现ASE分页的一个存储过程为：

-- 此存储过程适用于所有版本的ASE中
use sybsystemprocs
go
if exists(select 1 from sybsystemprocs.dbo.sysobjects where type='P' and name='sp_page')
  drop procedure sp_page
go

create procedure sp_page @qry varchar(16384),@ipage int,@num int
as
begin
 
  declare @rcount int
  declare @execsql varchar(16384)
 
  select @rcount=@ipage*@num
  set @execsql = 'set rowcount '|| convert(varchar,@rcount)
  set @execsql = @execsql || stuff(@qry,charindex('SELECT ',upper(@qry)),6,' SELECT sybid=identity(12),')
  set @execsql = stuff(@execsql,charindex(' FROM ',upper(@execsql)),6,' INTO #temptable FROM ')
  set @execsql = @execsql || ' SELECT * FROM #temptable  WHERE sybid >' || convert(varchar,(@ipage-1)*@num)
  set @execsql = @execsql || ' AND sybid<=' || convert(varchar,@ipage*@num) + ' set rowcount 0'
  execute(@execsql)
 
end
go

exec sp_procxmode 'sp_page',anymode
go
grant execute on sp_page to public
go

用一个例子演示一下：

(1) 建立测试表:testA

create table testA(id int not null,name varchar(30) null)
go

(2) 插入测试数据

insert into testA
select 1,'liuzhenfu'
go
insert into testA
select 2,'andkylee'
go

(3) 循环插入大量的重复数据

insert into testA
select id+(select max(id) from testA),name from testA
go 15

向表testA循环插入已有的数据，15次之后，表testA内的数据达到2^16 = 65536 行。

(4) 利用临时表 + 自增标志列来提取第100行至第200行的数据。

语句如下：

select syb=identity(10) ,* into #tempA from testA
select * from #tempA where syb>=100 and syb<=200
drop table #tempA

返回的结果为：

1> select syb=identity(10),* into #tempA from testA
2> select * from #tempA where syb>=100 and syb<=200
3> go
(65536 rows affected)
 syb           id          name
 ------------- ----------- ---------------------------
           100         100 andkylee
           101         101 liuzhenfu
           102         102 andkylee
           103         103 liuzhenfu
           104         104 andkylee
           105         105 liuzhenfu
           106         106 andkylee
           107         107 liuzhenfu
           108         108 andkylee
           109         109 liuzhenfu
           110         110 andkylee
           111         111 liuzhenfu
           112         112 andkylee
           113         113 liuzhenfu
           114         114 andkylee
           115         115 liuzhenfu
           116         116 andkylee
           117         117 liuzhenfu
           118         118 andkylee
           119         119 liuzhenfu
           120         120 andkylee
           121         121 liuzhenfu
           122         122 andkylee
           123         123 liuzhenfu
           124         124 andkylee
           125         125 liuzhenfu
           126         126 andkylee
           127         127 liuzhenfu
           128         128 andkylee
           129         129 liuzhenfu
           130         130 andkylee
           131         131 liuzhenfu
           132         132 andkylee
           133         133 liuzhenfu
           134         134 andkylee
           135         135 liuzhenfu
           136         136 andkylee
           137         137 liuzhenfu
           138         138 andkylee
           139         139 liuzhenfu
           140         140 andkylee
           141         141 liuzhenfu
           142         142 andkylee
           143         143 liuzhenfu
           144         144 andkylee
           145         145 liuzhenfu
           146         146 andkylee
           147         147 liuzhenfu
           148         148 andkylee
           149         149 liuzhenfu
           150         150 andkylee
           151         151 liuzhenfu
           152         152 andkylee
           153         153 liuzhenfu
           154         154 andkylee
           155         155 liuzhenfu
           156         156 andkylee
           157         157 liuzhenfu
           158         158 andkylee
           159         159 liuzhenfu
           160         160 andkylee
           161         161 liuzhenfu
           162         162 andkylee
           163         163 liuzhenfu
           164         164 andkylee
           165         165 liuzhenfu
           166         166 andkylee
           167         167 liuzhenfu
           168         168 andkylee
           169         169 liuzhenfu
           170         170 andkylee
           171         171 liuzhenfu
           172         172 andkylee
           173         173 liuzhenfu
           174         174 andkylee
           175         175 liuzhenfu
           176         176 andkylee
           177         177 liuzhenfu
           178         178 andkylee
           179         179 liuzhenfu
           180         180 andkylee
           181         181 liuzhenfu
           182         182 andkylee
           183         183 liuzhenfu
           184         184 andkylee
           185         185 liuzhenfu
           186         186 andkylee
           187         187 liuzhenfu
           188         188 andkylee
           189         189 liuzhenfu
           190         190 andkylee
           191         191 liuzhenfu
           192         192 andkylee
           193         193 liuzhenfu
           194         194 andkylee
           195         195 liuzhenfu
           196         196 andkylee
           197         197 liuzhenfu
           198         198 andkylee
           199         199 liuzhenfu
           200         200 andkylee
(101 rows affected)

需要将select * from #tempA中的星号*替换为需要返回的列名。

继续。。。。

当要求返回满足name='andkylee'的所有行中的第100行至第200行的数据时， 利用

select syb=identity(10),* into #tempA from testA where name='andkylee'

select * from #tempA where syb>=100 and syb<=200

drop table #tempA

第三种：利用rowcount

此种方法有点不足：必须利用可用作排序的列 对结果集进行排序。

还是上面的测试表testA，如果从第9000行开始选择10行数据，那么语句如下：

declare @id1 int
set rowcount 9000
select @id1 = id from testA order by id
set rowcount 10
select *from testA where id >= @id1 order by id
set rowcount 0
go

此种方法中核心语句是select @id1=id from testA order by id ， 在对表testA执行查询的过程中，每读取一行都会把id列的值赋给@id1这个变量，一直持续到最后一行，@id1这个变量反复被下一行的id值刷新， 最后结果只得到最后一行的id值。如果在此select语句之前加上rowcount的限定，那么就可用变量@id1来获得第rowcount行的id 值，于是我们也就获得了要返回的范围结果集的起点了。

后面的 set rowcount 10

         select * from testA where id >= @id1 order by id

这两句实际上可以用一句select top 10 * from testA where id >= @id1 order by id  来替代。 

这样，两种不同的实现形式为:

declare @id1 int
set rowcount 9000
select @id1 = id from testA  order by id
set rowcount 0
select top 10  *from testA where  id >= @id1 order by id
go

分别看看执行结果吧！

第一种方式的执行结果：

1> declare @id1 int
2> set rowcount 9000
3> select @id1 = id from testA order by id
4> set rowcount 10
5> select *from testA where id >= @id1 order by id
6> set rowcount 0
7> go
(9000 rows affected)
 id          name
 ----------- ------------------------------
        9000 andkylee
        9001 liuzhenfu
        9002 andkylee
        9003 liuzhenfu
        9004 andkylee
        9005 liuzhenfu
        9006 andkylee
        9007 liuzhenfu
        9008 andkylee
        9009 liuzhenfu
(10 rows affected)
1>
 

第二种方式的执行结果：

1> declare @id1 int
2> set rowcount 9000
3> select @id1 = id from testA order by id
4> set rowcount 0
5> select top 10  *from testA where id >= @id1 order by id
6> go
(9000 rows affected)
 id          name
 ----------- ------------------------------
        9000 andkylee
        9001 liuzhenfu
        9002 andkylee
        9003 liuzhenfu
        9004 andkylee
        9005 liuzhenfu
        9006 andkylee
        9007 liuzhenfu
        9008 andkylee
        9009 liuzhenfu
(10 rows affected)
1>

当然，两种结果一模一样。

最后我们测试表testA中的ID列顺序值打乱， 来看看以上语句的执行情况。执行：

update testA set id = id + cast( rand() * 65536 as int ) 

ID列值打乱之后，前100行的数据为：

1> select top 100 * from testA
2> go
 id          name
 ----------- ------------------------------
       51366 liuzhenfu
       33573 andkylee
       19447 liuzhenfu
       19408 andkylee
       57839 liuzhenfu
       18817 andkylee
     ......................
       19075 liuzhenfu
       17081 andkylee
       26444 liuzhenfu
        6620 andkylee
       52344 liuzhenfu
       49348 andkylee
(100 rows affected)

我们要求返回满足name='andkylee'的从第9000行开始的10行数据。

declare @id1 int
set rowcount 9000
select @id1 = id from testA where name='andkylee' order by id
set rowcount 10
select *from testA where name='andkylee' and id >= @id1 order by id
set rowcount 0
go

结果为：

1> declare @id1 int
2> set rowcount 9000
3> select @id1 = id from testA where name='andkylee' order by id
4> set rowcount 10
5> select *from testA where name='andkylee' and id >= @id1 order by id
6> set rowcount 0
7> go
(9000 rows affected)
 id          name
 ----------- ------------------------------
       48639 andkylee
       48639 andkylee
       48641 andkylee
       48641 andkylee
       48642 andkylee
       48643 andkylee
       48644 andkylee
       48644 andkylee
       48650 andkylee
       48650 andkylee
(10 rows affected)

如果不对ID列进行排序， 有下面的sql语句：

declare @id1 int
set rowcount 9000
select @id1 = id from testA where name='andkylee'
set rowcount 10
select *from testA where name='andkylee' and id >= @id1
set rowcount 0
go

相应的结果集为：

1> declare @id1 int
2> set rowcount 9000
3> select @id1 = id from testA where name='andkylee'
4> set rowcount 10
5> select *from testA where name='andkylee' and id >= @id1
6> set rowcount 0
7> go
(9000 rows affected)
 id          name
 ----------- ------------------------------
       74076 andkylee
       74514 andkylee
       74053 andkylee
       74385 andkylee
       74339 andkylee
       74792 andkylee
       74794 andkylee
       74984 andkylee
       75052 andkylee
       74138 andkylee
(10 rows affected)
1>

可以发现这个两句的结果是不同的。

我想既然都要求返回指定范围的结果集， 肯定是有排序的依据了， 否则怎么知道该返回哪个范围呢？

还有，我给出的第三种方法，在进行表扫描的时候，即使不指定排序，也是能够得到正确结果的。因为表扫描时很可能会按照表内数据在物理页面上的物理位置来返回结果。

就先介绍到这里吧， 后续可能会根据情况进行补充。

文件下载：

使用第二种方法在ASE实现分页的存储过程： sp_page.sql 包含top和set rowcount两种。

根据显示的当前页号进行优化处理、更通用些的存储过程：splitpage.sql

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如此情况下，对SQL返回结果集进行分页是个很不错的解决方案。

本文主要介绍MySQL数据库中的分页实现方式。我以一个数据库管理员的角度进行说明，至于具体的实现还需要开发人员详细编写过程。

总的说来，在MySQL中实现分页功能是很简单的事情。MySQL数据库的开发人员替广大的使用者着想，提供了一个关键字limit来实现限定指定范围的功能。

下面简单介绍分页的思路。

在MySQL5.0.15-nt-max下进行测试。

1.新建一张临时表(MyISAM或者InnoDB类型的都可以)，本测试表没有使用自增列。

CREATE TABLE `andkylee` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(30) default NULL,
  `sex` char(1) NOT NULL,
  `age` smallint(6) default NULL,
  `note` varchar(100) default NULL
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

2.插入测试数据。 在这里尤其介绍一种插入大量测试数据的方法。

先插入2条数据：

insert into andkylee
values(1,'hanyuliu','F',25,'aaaaaaaaaa'),(2,'andkylee','F',33,'bbbbbbbbbb');

批量插入数据：

在没有自增列的情况下，用下面的语句来实现插入“重复”数据。

insert into andkylee
select id+(select max(id) from andkylee),name,sex,age,note from andkylee;

本语句能够复制表已有的所有记录，并且能够实现“主键列”自增。

可能有点缺陷的是：需要再select列表中逐个写出各个列名。但是，好像含有自增列的表为了实现插入重复数据，也必须把非自增列都写出来吧。 如果我说的不对，请告知。

循环插入重复数据，使得表数据行数以指数方式增长。 再把已有的数据插入到表内，行数变为以前的2倍。

insert into andkylee
select id+(select max(id) from andkylee),name,sex,age,note from andkylee;

mysql> select count(*) from andkylee;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        4 |
+----------+
1 row in set (0.05 sec)

重复上面的语句，执行10次之后，表内的数据行数为：2048

测试数据情况为：

mysql> select *from andkylee;
+------+----------+-----+------+------------+
| id   | name     | sex | age  | note       |
+------+----------+-----+------+------------+
|    1 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
|    2 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
|    3 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
|    4 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
.....
| 2043 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 2044 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 2045 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 2046 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 2047 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 2048 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
+------+----------+-----+------+------------+
2048 rows in set (0.08 sec)
 

3.选择第100至300行数据

这里不得不介绍limit这个关键字了。

limit关键字的使用方式为：

                    (SQL statement)  limit row_position,row_count

其中：(SQL statement) 为完整的SQL语句，就是普通的sql语句，以前的语句该怎么写的还是怎么写。

limit 是个关键字，在MySQL中关键字是不区分大小写的，Limit,limit,LIMIT对于数据库引擎来说都是一样的。

后面是两个参数，row_position表示起始行，更确切的说应该是偏移行，自然row_position是从0开始的。也就是说第一行的偏移行数为0.

要是想返回从第二行开始的记录，就将row_position指定为1.

第二个参数：row_count表示返回的行数。 这个很简单，不赘述。

因此，要返回第100至300行数据，需要指定偏移行号为99，并且行数为201.

语句为：

select *from andkylee LimiT 99,201;

返回结果为：

mysql> select *from andkylee LimiT 99,201;
+-----+----------+-----+------+------------+
| id  | name     | sex | age  | note       |
+-----+----------+-----+------+------------+
| 100 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 101 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 102 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 103 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 104 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 105 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 106 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 107 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 108 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 109 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 110 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 111 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 112 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 113 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 114 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 115 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 116 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 117 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 118 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 119 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 120 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 121 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 122 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 123 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 124 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 125 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 126 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 127 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 128 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 129 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 130 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 131 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 132 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 133 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 134 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 135 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 136 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 137 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 138 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 139 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 140 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 141 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 142 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 143 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 144 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 145 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 146 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 147 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 148 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 149 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 150 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 151 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 152 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 153 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 154 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 155 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 156 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 157 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 158 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 159 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 160 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 161 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 162 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 163 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 164 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 165 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 166 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 167 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 168 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 169 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 170 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 171 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 172 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 173 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 174 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 175 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 176 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 177 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 178 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 179 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 180 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 181 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 182 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 183 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 184 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 185 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 186 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 187 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 188 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 189 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 190 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 191 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 192 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 193 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 194 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 195 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 196 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 197 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 198 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 199 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 200 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 201 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 202 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 203 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 204 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 205 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 206 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 207 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 208 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 209 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 210 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 211 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 212 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 213 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 214 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 215 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 216 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 217 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 218 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 219 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 220 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 221 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 222 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 223 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 224 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 225 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 226 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 227 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 228 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 229 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 230 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 231 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 232 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 233 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 234 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 235 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 236 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 237 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 238 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 239 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 240 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 241 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 242 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 243 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 244 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 245 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 246 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 247 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 248 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 249 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 250 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 251 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 252 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 253 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 254 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 255 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 256 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 257 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 258 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 259 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 260 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 261 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 262 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 263 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 264 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 265 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 266 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 267 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 268 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 269 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 270 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 271 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 272 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 273 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 274 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 275 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 276 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 277 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 278 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 279 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 280 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 281 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 282 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 283 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 284 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 285 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 286 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 287 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 288 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 289 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 290 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 291 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 292 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 293 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 294 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 295 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 296 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 297 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 298 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 299 | hanyuliu | F   |   25 | aaaaaaaaaa |
| 300 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
+-----+----------+-----+------+------------+
201 rows in set (0.00 sec)
mysql>

再展示一个带where条件的语句的limit使用情况。

返回name为'andkylee'的所有记录的第100至300行数据。

select *from andkylee where name='andkylee' LimiT 99,201;

结果为：

mysql> select *from andkylee where name='andkylee' LimiT 99,201;
+-----+----------+-----+------+------------+
| id  | name     | sex | age  | note       |
+-----+----------+-----+------+------------+
| 200 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 202 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 204 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 206 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 208 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 210 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 212 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 214 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 216 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 218 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 220 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 222 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 224 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 226 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 228 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 230 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 232 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 234 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 236 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 238 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 240 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 242 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 244 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 246 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 248 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 250 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 252 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 254 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 256 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 258 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 260 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 262 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 264 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 266 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 268 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 270 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 272 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 274 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 276 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 278 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 280 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 282 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 284 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 286 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 288 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 290 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 292 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 294 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 296 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 298 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 300 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 302 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 304 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 306 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 308 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 310 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 312 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 314 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 316 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 318 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 320 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 322 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 324 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 326 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 328 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 330 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 332 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 334 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 336 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 338 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 340 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 342 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 344 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 346 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 348 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 350 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 352 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 354 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 356 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 358 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 360 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 362 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 364 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 366 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 368 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 370 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 372 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 374 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 376 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 378 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 380 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 382 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 384 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 386 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 388 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 390 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 392 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 394 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 396 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 398 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 400 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 402 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 404 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 406 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 408 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 410 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 412 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 414 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 416 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 418 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 420 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 422 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 424 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 426 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 428 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 430 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 432 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 434 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 436 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 438 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 440 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 442 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 444 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 446 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 448 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 450 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 452 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 454 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 456 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 458 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 460 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 462 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 464 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 466 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 468 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 470 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 472 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 474 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 476 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 478 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 480 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 482 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 484 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 486 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 488 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 490 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 492 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 494 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 496 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 498 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 500 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 502 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 504 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 506 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 508 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 510 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 512 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 514 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 516 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 518 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 520 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 522 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 524 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 526 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 528 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 530 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 532 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 534 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 536 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 538 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 540 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 542 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 544 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 546 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 548 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 550 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 552 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 554 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 556 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 558 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 560 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 562 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 564 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 566 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 568 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 570 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 572 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 574 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 576 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 578 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 580 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 582 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 584 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 586 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 588 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 590 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 592 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 594 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 596 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 598 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
| 600 | andkylee | F   |   33 | bbbbbbbbbb |
+-----+----------+-----+------+------------+
201 rows in set (0.09 sec)
mysql>

4. 功能完善。

通过第3步骤中的两个结果集进行对比，我们可以发现，MySQL中的limit关键字类似于一个伪列的功能。比oracle中的rownum要强大，在oracle中要通过一次rownum再加一次虚拟列才能实现类似MySQL中的limit功能。因此limit功能存在优势的地方在于：不产生虚拟列。也就是说你不需要花费额外的功夫来处理列名列表了。最简单的就是直接用星号*,开发人员在编写存错过程的时候比较省事了。

最后，个人感觉：通过比较mssqlserver，oracle，sybase中的分页是实现方式，我感觉MySQL的limit是最简单最方便的。

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—- 关键字：MySQL 分页  limit
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表中主键必须为标识列，[ID] int IDENTITY (1,1)

1.分页方案一：(利用Not In和SELECT TOP分页)

语句形式： 
SELECT TOP 页记录数量 *
FROM 表名
WHERE (ID NOT IN
  (SELECT TOP (每页行数*(页数-1)) ID
  FROM 表名
  ORDER BY ID))
  ORDER BY ID
//自己还可以加上一些查询条件

例:
select top 2 *
from Sys_Material_Type
where (MT_ID not in
    (select top (2*(3-1)) MT_ID from Sys_Material_Type  order by MT_ID))
order by MT_ID

2.分页方案二：(利用ID大于多少和SELECT TOP分页）

语句形式：
SELECT TOP 每页记录数量 *
FROM 表名
WHERE (ID >
          (SELECT MAX(id)
    FROM (SELECT TOP 每页行数*页数 id  FROM 表
          ORDER BY id) AS T)
      )
ORDER BY ID

例:
SELECT TOP 2 *
FROM Sys_Material_Type
WHERE (MT_ID >
          (SELECT MAX(MT_ID)
          FROM (SELECT TOP (2*(3-1)) MT_ID
                FROM Sys_Material_Type
                ORDER BY MT_ID) AS T))
ORDER BY MT_ID

3.分页方案三：(利用SQL的游标存储过程分页)
create  procedure SqlPager
@sqlstr nvarchar(4000), --查询字符串
@currentpage int, --第N页
@pagesize int --每页行数
as
set nocount on
declare @P1 int, --P1是游标的id
@rowcount int
exec sp_cursoropen @P1 output,@sqlstr,@scrollopt=1,@ccopt=1, @rowcount=@rowcount output
select ceiling(1.0*@rowcount/@pagesize) as 总页数--,@rowcount as 总行数,@currentpage as 当前页
set @currentpage=(@currentpage-1)*@pagesize+1
exec sp_cursorfetch @P1,16,@currentpage,@pagesize
exec sp_cursorclose @P1
set nocount off

4.总结:
其它的方案：如果没有主键，可以用临时表，也可以用方案三做，但是效率会低。
建议优化的时候，加上主键和索引，查询效率会提高。

通过SQL 查询分析器，显示比较：我的结论是:
分页方案二：(利用ID大于多少和SELECT TOP分页）效率最高，需要拼接SQL语句
分页方案一：(利用Not In和SELECT TOP分页)  效率次之，需要拼接SQL语句
分页方案三：(利用SQL的游标存储过程分页)    效率最差，但是最为通用

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