大数据量下第100万页怎么查？99%的程序员都搞错了！
大数据量下第100万页怎么查？99%的程序员都搞错了！
产品经理说要支持分页查询，用户可以查看第100万页的数据，你心想"这有什么难的，不就是LIMIT offset, size吗？"结果一上线，系统直接卡死，用户投诉不断...今天就来聊聊大数据量分页查询的正确姿势，让你的系统在百万级数据下依然丝滑如德芙！
一、传统分页的性能陷阱
在开始介绍解决方案之前，我们先来看看传统分页方式的问题。
1.1 LIMIT offset, size的问题
-- 看似简单的分页查询，背后隐藏着巨大的性能问题
SELECT * FROM user_behavior
ORDER BY id
LIMIT 10000000, 20;
让我们分析一下这个查询的执行过程：
// 传统分页的执行过程
public class TraditionalPagination {
public void explainProblem() {
System.out.println("=== 传统分页的执行过程 ===");
System.out.println("1. 数据库扫描前10000020条记录");
System.out.println("2. 丢弃前10000000条记录");
System.out.println("3. 返回最后20条记录");
System.out.println("4. 随着offset增大，性能急剧下降");
}
}
1.2 性能测试对比
// 性能测试结果
public class PerformanceTest {
public void testResults() {
System.out.println("=== 不同offset下的查询耗时 ===");
System.out.println("LIMIT 0, 20: 0.01秒");
System.out.println("LIMIT 1000, 20: 0.05秒");
System.out.println("LIMIT 10000, 20: 0.5秒");
System.out.println("LIMIT 100000, 20: 5秒");
System.out.println("LIMIT 1000000, 20: 50秒");
System.out.println("LIMIT 10000000, 20: 500秒");
}
}
二、大数据量分页的核心挑战
2.1 数据量与性能的关系
// 数据量对分页性能的影响
public class DataVolumeImpact {
public void impactAnalysis() {
System.out.println("=== 数据量对分页性能的影响 ===");
System.out.println("数据量 | 查询第1页 | 查询第100页 | 查询第1000页");
System.out.println("1万条 | 0.01秒 | 0.02秒 | 0.05秒");
System.out.println("100万条 | 0.01秒 | 0.5秒 | 5秒");
System.out.println("1亿条 | 0.01秒 | 50秒 | 500秒");
System.out.println("结论：性能与offset成正比关系");
}
}
2.2 用户行为分析
// 用户真实分页行为
public class UserBehaviorAnalysis {
public void analysis() {
System.out.println("=== 用户真实分页行为 ===");
System.out.println("90%的用户只查看前10页");
System.out.println("9%的用户查看10-100页");
System.out.println("0.9%的用户查看100-1000页");
System.out.println("0.1%的用户查看1000页以上");
System.out.println("但一旦支持查看第100万页，系统就可能崩溃");
}
}
三、正确的分页解决方案
3.1 游标分页（推荐）
游标分页是解决大数据量分页的最佳方案：
-- 游标分页实现
-- 第一页查询
SELECT * FROM user_behavior
WHERE create_time >= '2023-01-01'
ORDER BY create_time, id
LIMIT 20;
-- 后续页查询（以上一页最后一条记录为游标）
SELECT * FROM user_behavior
WHERE (create_time > '2023-01-01 10:30:45'
OR (create_time = '2023-01-01 10:30:45' AND id > 123456))
ORDER BY create_time, id
LIMIT 20;
@Service
@Slf4j
public class CursorPaginationService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
/**
* 游标分页查询
*/
public PageResult<UserBehavior> cursorPagination(CursorPaginationRequest request) {
String sql = "SELECT * FROM user_behavior WHERE ";
// 构造查询条件
if (request.getCursor() != null) {
// 有游标的情况
sql += "(create_time > ? OR (create_time = ? AND id > ?)) ";
}
sql += "ORDER BY create_time, id LIMIT ?";
List<UserBehavior> data;
if (request.getCursor() != null) {
data = jdbcTemplate.query(sql, new UserBehaviorRowMapper(),
request.getCursor().getCreateTime(),
request.getCursor().getCreateTime(),
request.getCursor().getId(),
request.getPageSize());
} else {
// 第一页查询
data = jdbcTemplate.query(sql, new UserBehaviorRowMapper(),
request.getPageSize());
}
// 构造返回结果
PageResult<UserBehavior> result = new PageResult<>();
result.setData(data);
result.setHasMore(data.size() == request.getPageSize());
// 设置下一页游标
if (!data.isEmpty()) {
UserBehavior lastItem = data.get(data.size() - 1);
Cursor nextCursor = new Cursor();
nextCursor.setCreateTime(lastItem.getCreateTime());
nextCursor.setId(lastItem.getId());
result.setNextCursor(nextCursor);
}
return result;
}
}
3.2 延迟关联分页
对于需要返回完整信息的场景，可以使用延迟关联：
-- 延迟关联分页
-- 第一步：只查询主键
SELECT id FROM user_behavior
ORDER BY create_time DESC
LIMIT 10000000, 20;
-- 第二步：根据主键查询完整信息
SELECT * FROM user_behavior
WHERE id IN (123456, 123457, ...);
@Service
@Slf4j
public class DelayedJoinPaginationService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
/**
* 延迟关联分页
*/
public PageResult<UserBehavior> delayedJoinPagination(int pageNum, int pageSize) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
try {
// 第一步：查询主键列表
String idSql = "SELECT id FROM user_behavior ORDER BY create_time DESC LIMIT ?, ?";
List<Long> ids = jdbcTemplate.query(idSql,
(rs, rowNum) -> rs.getLong("id"),
(pageNum - 1) * pageSize, pageSize);
if (ids.isEmpty()) {
return PageResult.empty();
}
// 第二步：根据主键查询完整信息
String dataSql = "SELECT * FROM user_behavior WHERE id IN (" +
ids.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.joining(",")) +
") ORDER BY create_time DESC";
List<UserBehavior> data = jdbcTemplate.query(dataSql, new UserBehaviorRowMapper());
// 保证顺序与ID列表一致
Map<Long, UserBehavior> dataMap = data.stream()
.collect(Collectors.toMap(UserBehavior::getId, Function.identity()));
List<UserBehavior> orderedData = ids.stream()
.map(dataMap::get)
.filter(Objects::nonNull)
.collect(Collectors.toList());
long endTime = System.currentTimeMillis();
log.info("延迟关联分页查询完成: pageNum={}, pageSize={}, time={}ms",
pageNum, pageSize, endTime - startTime);
PageResult<UserBehavior> result = new PageResult<>();
result.setData(orderedData);
result.setPageNum(pageNum);
result.setPageSize(pageSize);
return result;
} catch (Exception e) {
log.error("延迟关联分页查询失败: pageNum={}, pageSize={}", pageNum, pageSize, e);
throw new RuntimeException("分页查询失败", e);
}
}
}
3.3 覆盖索引分页
通过覆盖索引优化分页查询：
-- 创建覆盖索引
CREATE INDEX idx_user_behavior_cover ON user_behavior (create_time, id, user_id, action_type);
-- 使用覆盖索引的分页查询
SELECT id, user_id, action_type, create_time
FROM user_behavior
ORDER BY create_time DESC
LIMIT 10000000, 20;
@Service
@Slf4j
public class CoverIndexPaginationService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
/**
* 覆盖索引分页查询
*/
public PageResult<UserBehaviorSummary> coverIndexPagination(int pageNum, int pageSize) {
String sql = "SELECT id, user_id, action_type, create_time " +
"FROM user_behavior " +
"ORDER BY create_time DESC " +
"LIMIT ?, ?";
List<UserBehaviorSummary> summaries = jdbcTemplate.query(sql,
new UserBehaviorSummaryRowMapper(),
(pageNum - 1) * pageSize, pageSize);
PageResult<UserBehaviorSummary> result = new PageResult<>();
result.setData(summaries);
result.setPageNum(pageNum);
result.setPageSize(pageSize);
return result;
}
/**
* 根据摘要信息查询完整详情（按需加载）
*/
public List<UserBehavior> getFullDetails(List<Long> ids) {
if (ids.isEmpty()) {
return new ArrayList<>();
}
String sql = "SELECT * FROM user_behavior WHERE id IN (" +
ids.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.joining(",")) + ")";
return jdbcTemplate.query(sql, new UserBehaviorRowMapper());
}
}
四、分页优化实战
4.1 分页缓存策略
@Service
@Slf4j
public class PaginationCacheService {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
// 分页结果缓存
private final LoadingCache<String, PageResult<UserBehavior>> pageCache =
Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build(this::loadPageFromDatabase);
/**
* 带缓存的分页查询
*/
public PageResult<UserBehavior> getCachedPage(PaginationRequest request) {
String cacheKey = buildCacheKey(request);
try {
// 先从本地缓存获取
PageResult<UserBehavior> result = pageCache.getIfPresent(cacheKey);
if (result != null) {
return result;
}
// 再从Redis获取
result = (PageResult<UserBehavior>) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (result != null) {
pageCache.put(cacheKey, result);
return result;
}
// 数据库查询
result = loadPageFromDatabase(request);
if (result != null) {
// 回写缓存
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, result, Duration.ofMinutes(10));
pageCache.put(cacheKey, result);
}
return result;
} catch (Exception e) {
log.error("分页缓存查询失败: cacheKey={}", cacheKey, e);
return loadPageFromDatabase(request);
}
}
private String buildCacheKey(PaginationRequest request) {
return "pagination:" + request.getPageNum() + ":" + request.getPageSize() +
":" + (request.getFilter() != null ? request.getFilter().hashCode() : "none");
}
private PageResult<UserBehavior> loadPageFromDatabase(PaginationRequest request) {
// 实际的数据库查询逻辑
return new PageResult<>();
}
private PageResult<UserBehavior> loadPageFromDatabase(String cacheKey) {
// 根据缓存key解析查询参数并执行查询
return new PageResult<>();
}
}
4.2 异步预加载
@Service
@Slf4j
public class AsyncPreloadService {
@Autowired
private PaginationService paginationService;
private final ExecutorService preloadExecutor =
Executors.newFixedThreadPool(5);
/**
* 异步预加载下一页数据
*/
public void preloadNextPage(PaginationRequest currentRequest) {
preloadExecutor.submit(() -> {
try {
PaginationRequest nextRequest = new PaginationRequest();
nextRequest.setPageNum(currentRequest.getPageNum() + 1);
nextRequest.setPageSize(currentRequest.getPageSize());
nextRequest.setFilter(currentRequest.getFilter());
// 预加载下一页数据到缓存
paginationService.getCachedPage(nextRequest);
log.info("预加载下一页数据完成: pageNum={}", nextRequest.getPageNum());
} catch (Exception e) {
log.error("预加载下一页数据失败", e);
}
});
}
/**
* 批量预加载热门页面
*/
public void preloadHotPages(List<Integer> pageNumbers, int pageSize) {
pageNumbers.parallelStream().forEach(pageNum -> {
try {
PaginationRequest request = new PaginationRequest();
request.setPageNum(pageNum);
request.setPageSize(pageSize);
paginationService.getCachedPage(request);
} catch (Exception e) {
log.error("预加载页面失败: pageNum={}", pageNum, e);
}
});
}
}
五、特殊场景处理
5.1 按时间范围分页
@Service
@Slf4j
public class TimeRangePaginationService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
/**
* 按时间范围分页
*/
public PageResult<UserBehavior> timeRangePagination(TimeRangePaginationRequest request) {
StringBuilder sql = new StringBuilder();
sql.append("SELECT * FROM user_behavior WHERE 1=1 ");
List<Object> params = new ArrayList<>();
// 时间范围条件
if (request.getStartTime() != null) {
sql.append("AND create_time >= ? ");
params.add(request.getStartTime());
}
if (request.getEndTime() != null) {
sql.append("AND create_time <= ? ");
params.add(request.getEndTime());
}
// 游标条件
if (request.getCursor() != null) {
sql.append("AND (create_time > ? OR (create_time = ? AND id > ?)) ");
params.add(request.getCursor().getCreateTime());
params.add(request.getCursor().getCreateTime());
params.add(request.getCursor().getId());
}
sql.append("ORDER BY create_time, id LIMIT ?");
params.add(request.getPageSize());
List<UserBehavior> data = jdbcTemplate.query(sql.toString(),
new UserBehaviorRowMapper(), params.toArray());
PageResult<UserBehavior> result = new PageResult<>();
result.setData(data);
result.setHasMore(data.size() == request.getPageSize());
if (!data.isEmpty()) {
UserBehavior lastItem = data.get(data.size() - 1);
Cursor nextCursor = new Cursor();
nextCursor.setCreateTime(lastItem.getCreateTime());
nextCursor.setId(lastItem.getId());
result.setNextCursor(nextCursor);
}
return result;
}
}
5.2 复合条件分页
@Service
@Slf4j
public class ComplexConditionPaginationService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
/**
* 复合条件分页查询
*/
public PageResult<UserBehavior> complexPagination(ComplexPaginationRequest request) {
StringBuilder countSql = new StringBuilder();
StringBuilder dataSql = new StringBuilder();
List<Object> params = new ArrayList<>();
countSql.append("SELECT COUNT(*) FROM user_behavior WHERE 1=1 ");
dataSql.append("SELECT * FROM user_behavior WHERE 1=1 ");
// 用户ID条件
if (request.getUserId() != null) {
countSql.append("AND user_id = ? ");
dataSql.append("AND user_id = ? ");
params.add(request.getUserId());
}
// 行为类型条件
if (request.getActionTypes() != null && !request.getActionTypes().isEmpty()) {
String placeholders = request.getActionTypes().stream()
.map(t -> "?")
.collect(Collectors.joining(","));
countSql.append("AND action_type IN (" + placeholders + ") ");
dataSql.append("AND action_type IN (" + placeholders + ") ");
params.addAll(request.getActionTypes());
}
// 时间范围条件
if (request.getStartTime() != null) {
countSql.append("AND create_time >= ? ");
dataSql.append("AND create_time >= ? ");
params.add(request.getStartTime());
}
if (request.getEndTime() != null) {
countSql.append("AND create_time <= ? ");
dataSql.append("AND create_time <= ? ");
params.add(request.getEndTime());
}
// 游标条件
if (request.getCursor() != null) {
dataSql.append("AND (create_time > ? OR (create_time = ? AND id > ?)) ");
params.add(request.getCursor().getCreateTime());
params.add(request.getCursor().getCreateTime());
params.add(request.getCursor().getId());
}
dataSql.append("ORDER BY create_time, id LIMIT ?");
params.add(request.getPageSize());
// 查询总数
Long totalCount = jdbcTemplate.queryForObject(countSql.toString(), Long.class, params.toArray());
// 查询数据
List<UserBehavior> data = jdbcTemplate.query(dataSql.toString(),
new UserBehaviorRowMapper(), params.toArray());
PageResult<UserBehavior> result = new PageResult<>();
result.setData(data);
result.setTotalCount(totalCount);
result.setHasMore(data.size() == request.getPageSize());
if (!data.isEmpty()) {
UserBehavior lastItem = data.get(data.size() - 1);
Cursor nextCursor = new Cursor();
nextCursor.setCreateTime(lastItem.getCreateTime());
nextCursor.setId(lastItem.getId());
result.setNextCursor(nextCursor);
}
return result;
}
}
六、监控与优化
6.1 性能监控
@Component
public class PaginationMetrics {
private final MeterRegistry meterRegistry;
private final Timer paginationTimer;
private final Counter paginationErrorCounter;
private final DistributionSummary pageSizeSummary;
public PaginationMetrics(MeterRegistry meterRegistry) {
this.meterRegistry = meterRegistry;
this.paginationTimer = Timer.builder("pagination.query.time")
.description("分页查询耗时")
.register(meterRegistry);
this.paginationErrorCounter = Counter.builder("pagination.errors")
.description("分页查询错误数")
.register(meterRegistry);
this.pageSizeSummary = DistributionSummary.builder("pagination.page.size")
.description("分页大小分布")
.register(meterRegistry);
}
public Sample startTimer() {
return Timer.start(meterRegistry);
}
public void recordTimer(Sample sample, int pageSize, boolean success) {
sample.stop(paginationTimer);
pageSizeSummary.record(pageSize);
if (!success) {
paginationErrorCounter.increment();
}
}
public void recordSlowQuery(int pageNum, long duration) {
if (duration > 1000) { // 超过1秒的查询
log.warn("慢查询警告: pageNum={}, duration={}ms", pageNum, duration);
}
}
}
6.2 数据库优化建议
-- 分页查询优化建议
-- 1. 为排序字段创建索引
CREATE INDEX idx_user_behavior_create_time ON user_behavior (create_time, id);
-- 2. 避免SELECT *，只查询需要的字段
SELECT id, user_id, action_type, create_time FROM user_behavior
ORDER BY create_time DESC LIMIT 1000000, 20;
-- 3. 使用覆盖索引
CREATE INDEX idx_user_behavior_cover ON user_behavior (create_time, id, user_id, action_type);
-- 4. 分区表优化（按时间分区）
CREATE TABLE user_behavior (
id BIGINT PRIMARY KEY,
user_id BIGINT,
action_type TINYINT,
create_time DATETIME,
-- 其他字段
) PARTITION BY RANGE (YEAR(create_time)) (
PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),
PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),
PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025)
);
七、最佳实践总结
7.1 分页方案选择指南
public class PaginationStrategyGuide {
public String selectStrategy(PaginationScenario scenario) {
if (scenario.getDataVolume() < 100000) {
return "传统LIMIT分页";
}
if (scenario.getConcurrentUsers() > 1000) {
return "游标分页";
}
if (scenario.getPageSize() > 100) {
return "延迟关联分页";
}
if (scenario.getQueryFrequency() > 1000) {
return "覆盖索引分页";
}
return "游标分页"; // 默认推荐
}
}
7.2 性能优化清单
public class PerformanceOptimizationChecklist {
public void checklist() {
System.out.println("=== 分页查询性能优化清单 ===");
System.out.println("✅ 索引优化：为排序字段创建合适的索引");
System.out.println("✅ 查询优化：避免SELECT *，只查询需要的字段");
System.out.println("✅ 缓存策略：合理使用缓存减少数据库压力");
System.out.println("✅ 分页策略：选择合适的分页方案");
System.out.println("✅ 数据库配置：调整数据库参数优化性能");
System.out.println("✅ 监控告警：建立完善的监控体系");
System.out.println("✅ 预加载机制：异步预加载热门数据");
System.out.println("✅ 分区表：大数据量时使用分区表");
}
}
八、常见问题解答
8.1 为什么不能直接查第100万页？
public class CommonQuestions {
public void explainWhy() {
System.out.println("=== 为什么不能直接查第100万页？ ===");
System.out.println("1. 性能问题：数据库需要扫描并丢弃前999999页的数据");
System.out.println("2. 用户体验：等待时间过长，用户会失去耐心");
System.out.println("3. 系统稳定性：大量资源被占用，影响其他请求");
System.out.println("4. 实际需求：99%的用户不会查看到第100万页");
System.out.println("解决方案：使用游标分页或限制最大页码");
}
}
8.2 如何限制最大页码？
@Service
public class MaxPageLimitService {
private static final int MAX_PAGE_NUM = 10000; // 最大1万页
public void validatePageNum(int pageNum) {
if (pageNum > MAX_PAGE_NUM) {
throw new IllegalArgumentException("页码不能超过" + MAX_PAGE_NUM);
}
if (pageNum < 1) {
throw new IllegalArgumentException("页码必须大于0");
}
}
public PageResult<UserBehavior> safePagination(int pageNum, int pageSize) {
validatePageNum(pageNum);
// 检查是否还有数据
long totalCount = getTotalCount();
long maxPageNum = (totalCount + pageSize - 1) / pageSize;
if (pageNum > maxPageNum) {
return PageResult.empty();
}
// 执行分页查询
return performPagination(pageNum, pageSize);
}
private long getTotalCount() {
// 获取总记录数
return 0;
}
private PageResult<UserBehavior> performPagination(int pageNum, int pageSize) {
// 执行分页查询逻辑
return new PageResult<>();
}
}
结语
大数据量分页查询是每个后端开发都会遇到的挑战，选择合适的分页策略对系统性能至关重要。通过本文介绍的游标分页、延迟关联分页、覆盖索引分页等方案，相信你能解决百万级数据分页的性能问题。
关键要点总结：
- 避免传统LIMIT分页：offset越大性能越差
- 推荐游标分页：适合无限滚动场景
- 合理使用缓存：减少数据库查询压力
- 索引优化：为排序字段创建合适的索引
- 监控告警：及时发现和解决性能问题
记住，技术的价值在于解决实际问题。在面对大数据量分页查询时，不要盲目使用传统方案，而要根据具体业务场景选择最合适的技术方案。
如果你觉得这篇文章对你有帮助，欢迎分享给更多的朋友。在分页查询优化的路上，我们一起成长！
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标题：大数据量下第100万页怎么查？99%的程序员都搞错了！
作者：jiangyi
地址：http://jiangyi.space/articles/2025/12/21/1766304283220.html
- 一、传统分页的性能陷阱
- 1.1 LIMIT offset, size的问题
- 1.2 性能测试对比
- 二、大数据量分页的核心挑战
- 2.1 数据量与性能的关系
- 2.2 用户行为分析
- 三、正确的分页解决方案
- 3.1 游标分页（推荐）
- 3.2 延迟关联分页
- 3.3 覆盖索引分页
- 四、分页优化实战
- 4.1 分页缓存策略
- 4.2 异步预加载
- 五、特殊场景处理
- 5.1 按时间范围分页
- 5.2 复合条件分页
- 六、监控与优化
- 6.1 性能监控
- 6.2 数据库优化建议
- 七、最佳实践总结
- 7.1 分页方案选择指南
- 7.2 性能优化清单
- 八、常见问题解答
- 8.1 为什么不能直接查第100万页？
- 8.2 如何限制最大页码？
- 结语
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