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返回记录与相关表的任何给定ID无关

,意味着查询结果不受特定ID的影响,可能返回与该ID无关的所有记录。

这种情况通常发生在以下几种情况下:

  1. 联接查询:当进行联接查询时,返回的结果可能包含与给定ID无关的记录。联接查询是通过将多个表中的数据关联起来进行查询的操作。在这种情况下,查询结果可能包含与给定ID无关的记录,因为它们与其他表中的数据相关联。
  2. 子查询:当使用子查询时,返回的结果可能包含与给定ID无关的记录。子查询是在主查询中嵌套的查询语句,用于获取更具体的数据。在这种情况下,子查询可能返回与给定ID无关的记录,因为它们与主查询中的条件无关。
  3. 模糊查询:当使用模糊查询时,返回的结果可能包含与给定ID无关的记录。模糊查询是通过使用通配符或模式匹配来查找符合特定模式的数据。在这种情况下,查询结果可能包含与给定ID无关的记录,因为它们与模糊查询的模式匹配。

在处理这种情况时,可以考虑以下解决方案:

  1. 使用更具体的查询条件:通过添加更多的查询条件来限制返回结果,以确保只返回与给定ID相关的记录。
  2. 使用子查询或联接查询:通过使用子查询或联接查询来获取与给定ID相关的记录,并排除与该ID无关的记录。
  3. 使用其他过滤条件:根据具体需求,使用其他过滤条件来排除与给定ID无关的记录,例如时间范围、状态等。

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    数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据. 从需求的角度减少这种请求…主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击. 解决超大分页,其实主要是靠缓存,可预测性的提前查到内容,缓存至redis等k-V数据库中,直接返回即可.

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