，当age相等时，主键id不一定是有序的，这样回表就会产生随机IO当深分页场景使用二级索引时会涉及回表（随机IO），如果偏移量太大回表的数据量也会很大，MySQL认为成本太大不偏向使用二级索引从而导致索引失效那么该如何优化深分页这样的问题呢...，又或者偏移量还是太大的情况，我们还是需要使用其他的方案游标分页为了避免limit中的偏移量，可以自己来存储该偏移量我们可以使用上次查询的最大值来当作这次的查询条件（游标分页）-- 12.899sselect...，并且需要满足查询条件后主键值是有序的，只能在连续分页的场景使用，不能跳页，比如滑动分页（一边滑动一边分页）子查询定位另一种避免limit 偏移量太大的方式是通过子查询定位到第一条记录子查询也是类似于游标分页...，但需要使用二级索引定位且满足条件后主键值有序in + 子查询在游标分页与子查询使用二级索引定位的场景中总是需要记录偏移量的列（主键）有序，遇到无序的场景还需要排序，增加性能开销有没有更好的办法避免排序呢...XX条记录 不能跳页，如果满足条件时主键无序还需要排序 子查询定位 通过使用二级索引子查询快速定位第一条偏移量的记录，避免limit放弃前XX条记录使用二级索引定位，满足条件时主键需要有序与游标分页相比
我说：那就想想自己经常使用的网站或 APP，选个对业务流程相对熟悉的。 小阿巴思考片刻，一拍脑袋：对啊，我天天用微信，那我就做个微信吧！说不定之后大家都在用我做的软件聊天呢？...比如用户有 10 条消息记录，以 5 条为单位进行分页，刚进入房间时只会加载最新的 5 条消息： 下拉后，会加载历史的第 6 - 10 条消息： 理解了业务场景后，再看下实现方案，为什么不建议使用传统分页实现下拉加载...传统分页的问题 在传统分页中，数据通常是 基于页码或偏移量 进行加载的。如果数据在分页过程发生了变化，比如插入新数据、删除老数据，用户看到的分页数据可能会出现不一致，导致用户错过或重复某些数据。...如果按照传统分页基于偏移量加载，第一页已经加载了第 1 - 5 行的数据，本来要查询的第二页数据是第 6 - 10 行（对应的 SQL 语句为 limit 5, 5），数据库记录如下： 结果在查询第二页前...推荐方案 - 游标分页 为了解决这种问题，可以使用游标分页。使用一个游标来跟踪分页位置，而不是基于页码，每次请求从上一次请求的游标开始加载数据。
进行分页最常见的分页查询方法是使用 LIMIT 和 OFFSET 组合。...这导致查询的时间复杂度为 O(n + m)，其中 n 是偏移量，m 是需要获取的记录数。随着偏移量的增大，查询性能急剧下降，变得极其缓慢。游标分页方法：提升查询性能的利器面对 LIMIT ......应用场景与限制适用场景自增主键：游标分页方法适用于有自增主键或其他唯一且有序的字段作为标识的表。常见的业务场景如用户列表、订单列表等。...数据变动影响：如果在分页过程中，数据被插入或删除，可能会影响游标的准确性。因此，游标分页更适合数据相对稳定的场景，或者需要处理数据变动时采取额外的措施。...测试性能：在开发环境中进行性能测试，验证不同分页方法的实际表现，选择最优方案。考虑数据一致性：在高并发或数据频繁变动的场景下，确保分页查询结果的稳定性和一致性。
通常我们通过一个 offset 偏移量或者页码来进行分页，然后通过 API 实现类似请求： GET /api/products?...在这种情况下，你可以用一些可逆算法对产品 id 进行编码。而在接收到一个带有游标的请求时，你会对它进行解码，并生成一个类似 WHERE id > :cursor LIMIT 100 的查询。...但是在其他情况下，使用基于游标的分页可以极大地提高性能，特别是在真正的大表和真正的深度分页上。...id=25547716 HN网友 et1337： 使用游标的另一个原因是避免由于并发编辑而导致元素重复或跳过的问题，比如你使用 offset 正在第 10 页上，而有人在第 1 页上删除了一个项目，则整个列表会移动...HN 网友 chrismorgan： 有时候，你需要一个游标，这样你就可以从你刚才的地方继续前进，而不用担心新的记录进来扰乱你的分页。
浅分页使用偏移量，深分页使用游标 通常我们通过偏移量（OFFSET 和 LIMIT）或游标（NEXT_ID 和 LIMIT）实现分页。...不适用动态数据：偏移量方案对数据变动支持也差，数据的插入或删除可能会导致数据重复或跳过，比如用户在查看第 10 页内容，此时第 1 页一条数据被删除，此时整个列表会往迁移，这会导致第 11 页跳过了 1...基于游标（cursor）的分页方式适用于动态数据场景，一般使用唯一标识符（如主键）或时间戳作为分页的游标，基于上一个分页的最后一条记录来查询下一页数据。...游标分页方案优点就是性能好，对数据变动也有较好支持，不会因为数据的插入或删除导致数据重复或跳过。 缺点是不能像偏移量方案可以任意跳转指定页，往前翻页也需要特别处理。...索引优化 确保分页查询使用了合适的索引来提高查询性能，尤其是在处理大数据量时。
完整项目 github 地址：https://github.com/shenjianeng/graphql-spring-boot-example 分页查询 基于偏移量的分页 基于偏移量的分页，即通过...优点是实现简单，使用成本低。缺点是在数据量过大时，进行大翻页时可能会有性能问题。...传统分页 基于游标的分页 基于游标的分页，即通过游标来跟踪数据获取的位置。 游标的选取有时候可以非常简单，例如可以将所获得数据的最后一个对象的 ID 作为游标。...：指定的游标位置 向后分页，在向后分页中，也有两个必要参数： last ：指定取游标前的多少个数据 before：与 last 搭配使用，用来指定游标位置 type Query{ students...的一系列注解可以帮我们完成参数校验，那在 GraphQL 中能否也使用 javax.validation 来进行参数合法性校验呢？
对应的 RESTful api 为： GET /es_index_userinfo/_doc/1 如果只想返回部分字段，可以使用_source_includes或_source_excludes参数来包括或过滤掉特定字段...使用 MatchQuery 对字段进行全文搜索，即匹配分词结果。如果分词出现在 MatchQuery 中指定的内容（指定的内容也会分词），如果存在相同的分词，则匹配。...fields={fields_name} 注意： （1）如果想对输入不进行分词，请使用 term query； （2）如果想对输入的分词结果全部匹配，请使用 match phrase query；...所以，当索引记录非常非常多(千万或亿)，是无法使用 from + size 做深分页的，分页越深则越容易 OOM。即便不 OOM，也很消耗 CPU 和内存资源。...search after 可以实时高效的进行分页查询，但是它只能做下一页这样的查询场景，不能随机的指定页数查询。
:2}}); 指定偏移量和要返回的元素数量，比如:偏移量1,返回两个元素： > db.test1.find({},{"score":{$slice:[1,2]}}); 6：可以使用$来指定符合条件的任意一个数组元素...，那就可能需要使用$elemMatch，以实现对内嵌文档的多个键进行匹配操作 只有内嵌文档中的有key的值是数组 注意：内嵌文档的查询必须要整个文档完全匹配 4：$where查询 在查询中执行任意的JavaScript...:"this.userId==1"}); 六、分页与其它相关 6.1、查询记录条数的命令：count 1：直接使用count()的话，得到的是整个记录的条数 > db.test1.find().count...,skipt和sort 数据量比较小时，建议使用；当数据量比较大时，建议使用其他方式来分页，比如采用自定义的id，然后根据id来分页 skipt的检索方式：如果有100条数据，我想要第59条，那么skipt...注意：尽量避免使用游标与游标
LIMIT 接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。如果给定两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数目。...使用它来分页是再自然不过的事情了。 2.1最基本的分页方式： Sql代码 SELECT ... FROM ... WHERE ... ORDER BY ... LIMIT ... ...，LIMIT语句的偏移量就会越大，速度也会明显变慢。...实际可以利用类似策略模式的方式去处理分页，比如判断如果是一百页以内，就使用最基本的分页方式，大于一百页，则使用子查询的分页方式。...，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 在实际情况中，要具体分析。
，建议不要省略可以看到900w数据导入还是很快的,这种方式在导入大量数据时要比之前提到的分批导入还快,接下来我们来一起看看千万级数据查询所出现的问题,以及如何优化深分页问题话不多上,上图更直观,深分页问题故名思意...,就是当数据多到一定程度时,常规的分页查询,越往后所需要的时间就越长下面是数据量不同同,偏移量相同,以及数据量相同偏量不同的比较可以知道数据量和偏移量都会影响到mysql查询的速度使用具体字段减少回表操作回表操作就是当你...添加上索引试试,可以看到,添加上了索引之后查询时间有了很明显的优化使用游标查询(效果明显)游标查询即,如果有某个字段是递增的的话,我们只需要维护查询结果的最后一条数据的id是多少,那么我们下次直接将该ID...作为下一次查询的条件即可为什么通过where筛选之后,再进行limit速度会快这么多???...,非索引字段由service层判断),顺便给我讲讲这个鸡蛋的故事(进行回表操作,注意:回表操作只会在满足条件的字段上进行!!!!!!!!!)"
在某些面试题中会遇到这样的问答或笔试题：“limit 0,1 和 limit 1有什么区别？” 要准确回答这个问题就等深入明白limit一个参数和两个参数的本质区别。...limit n,m 中的第一次参数n表示的游标的偏移量，初始值为0，第二个参数m表示的是想要获取多少条数据。所以limit 0,1表示的是从第一条记录开始，只取一条即可。...这正是因为游标的偏移量位置不同，偏移量越大，sql语句需要像下扫描的次数就越多，若取到数据的尾部就相当于全表扫描了，所以偏移量越大消耗的性能就越多。 LIMIT n 又是什么？...; 假设我们上面创建的用户表的姓名是唯一的，那么该语句只会找到1条记录，但如果没有索引的情况下它会进行全表扫描，于是性能低下，但如果将sql语句改成： SELECT * FROM user WHERE...limit 1; 这样的话就不会全表扫描，扫描到第一条就会结束了，因为适当的使用limit 1能够提升性能。
分页器DRF 提供了多种分页器，可以根据不同的需求进行选择。分页器可以在视图集合中使用，以将查询结果分成多个页面，并将每个页面的数据返回给客户端。...LimitOffsetPagination: 基于限制和偏移量的分页器，将查询结果分成多个页面，并将每个页面的数据返回给客户端。...客户端可以通过 limit 和 offset 查询参数指定要返回的数据范围。CursorPagination: 基于游标的分页器，将查询结果分成多个页面，并将每个页面的数据返回给客户端。...客户端可以使用上一页和下一页的游标链接，从而避免使用基于页码的分页器中的一些常见问题。...现在，当客户端发起请求时，我们的 BookViewSet 视图集合将使用 BookPagination 分页器将查询结果划分为多个页面，并将每个页面的数据返回给客户端。
基于页码的分页器基于页码的分页器将查询结果划分为多个页面，并使用页码来标识每个页面。客户端可以在查询参数中指定要请求的页面数，以及每个页面返回的对象数量。...LimitOffsetPaginationLimitOffsetPagination 分页器也是一种基于页码的分页器，但与 PageNumberPagination 不同的是，它允许客户端指定一个偏移量和每页返回的对象数量来请求数据...客户端可以在查询参数中指定 limit 和 offset 参数来请求不同的数据范围。基于游标的分页器基于游标的分页器与基于页码的分页器不同，它使用一个游标来标识要返回的数据范围。...在客户端发送第一次请求时，服务器返回一组数据和一个游标。客户端使用这个游标来请求下一组数据。...Django REST Framework 中内置了两种分页器，即基于页码的分页器和基于游标的分页器。
前序文章陆续介绍了批处理的基本概念，Job使用、Step控制、Item的结构以及扁平文件的读写。本文将接着前面的内容说明数据库如何进行批处理读写。...JPA或ORM，Spring Batch提供了HibernateCursorItemReader来实现HibernateTemplate,它可以通过Hibernate框架进行游标的控制。...分页读取数据 相对于游标，还有一个办法是进行分页查询。分页查询意味着再进行批处理的过程中同一个SQL会多次执行。在联机型事物系统中分页查询常用于列表功能，每一次查询需要指定开始位置和结束位置。...JdbcPagingItemReader 分页查询的默认实现类是JdbcPagingItemReader，它的核心功能是用分页器PagingQueryProvider进行分页控制。...另外无论使用何种方式将数据写入文件都是"逐行进行"的（流数据写入、字符串逐行写入）。
分页性能分析 性能瓶颈 查询偏移量过大的分页会导致数据库获取数据性能低下，以MySQL为例： SELECT * FROM t_order ORDER BY id LIMIT 1000000, 10 这句...但由于每个结果集的记录是有序的，因此Sharding-JDBC每次比较仅获取各个分片的当前结果集记录，驻留在内存中的记录仅为当前路由到的分片的结果集的当前游标指向而已。...更好的分页解决方案 由于LIMIT并不能通过索引查询数据，因此如果可以保证ID的连续性，通过ID进行分页是比较好的解决方案： SELECT * FROM t_order WHERE id > 100000...AND id <= 100010 ORDER BY id 或通过记录上次查询结果的最后一条记录的ID进行下一页的查询： SELECT * FROM t_order WHERE id > 100000...LIMIT 10 摘自：sharding-jdbc使用指南☞分页及子查询 是否需要这种分页 无论是 SELECT *FROM t_order ORDER BY id LIMIT 0,100010或者 SELECT
**避免使用高偏移量** 直接使用 `OFFSET` 大于几万的查询性能会急剧下降。...可以通过以下方法优化： #### **1) 使用主键或唯一标识符分页** 如果你的表有主键（如 `id`），可以使用主键进行分页。...使用类似游标的方式可以提升查询性能的主要原因是避免了传统分页查询中 `OFFSET` 的性能问题。具体来说，游标分页（或称为基于位置的分页）通过以下几种方式优化性能： ### 1....**避免高 `OFFSET` 带来的性能问题** 在大数据量的分页查询中，使用 `OFFSET` 进行分页会导致数据库从表的开头扫描大量不需要的记录。...### 总结 总的来说，游标分页（或基于位置的分页）通过避免高 `OFFSET` 带来的性能问题，提高了查询效率。
内存管理就是要对"用户"提供一个统一的抽象，屏蔽缓存、主存和磁盘之间的差异，甚至感知不到它们的存在。...，内存按照该物理地址进行相应访问后读出或写入相关数据。...分页内存 分页系统的核心是将虚拟内存空间和物理内存空间皆划分为大小相同的页面，如4KB、8KB或16KB等，并以页面作为内存空间的最小分配单位，一个程序的一个页面可以存放在任意一个物理页面里。...在进行碎片整理的过程中，系统的响应延迟将显著增加，这种方案不太可取。 2.1. 分页管理 在分页系统下，一个程序发出的虚拟地址由两部分组成：页面号和页内偏移值。...如果只使用单级页表，则每次内存访问变为两次内存访问，速度的下降还尚可以忍受。但如果使用多级页表或反转页表，则每次内存访问将变为多于两次的内存访问，这样效率的下降将非常明显。
基于偏移量的分页（Offset-based） 这种方式就是会提供一个每页笔数（page size）来定义返回条目的最大数，提供一个页数（page number）来表示从哪里开始读取数据。...但是还有有一些劣势的： 对于大规模的数据集，效率不够高。因为数据库需要进行count和skip操作。 如果数据经常发生变化，那么结果不可信。...基于游标的分页（Cursor-based） 为了解决Offset-based分页的那些问题，可以采用Cursor-based分页。 这种方式是这样的：客户端首先发送请求，请求里提供所需数据的数量。...针对大数据集，尽量不要使用Offset-based分页。 分页的默认排序，通常会把新的数据先返回，旧的数据往后翻。 没分页的API尽量去实现分页。...分页的时候，最好把下一页的链接一同返回，并鼓励客户端使用这个链接，参考HATEOAS。这样以后你改变翻页策略的时候，客户端不会爆掉。 不要在Cursor里加入敏感信息。
CursorPagination，游标分页 分页总结 异常 自定义异常 REST framework定义的异常 DRF 过滤排序分页异常处理 过滤 涉及到查询数据的接口才需要过滤功能 DRF过滤使用种类...limit=3，表示获取三条，如果不写默认使用default_limit设置的条数 offset_query_param：表示偏移量参数，比如?...limit=2&offset=4 CursorPagination，游标分页 步骤： 自定义类，继承CursorPagination，重写三个类属性 page_size：每页显示的条数 cursor_query_param...，那么视图内如果再指定了排序规则就会报错 ''' 总结 分页类内指定了排序，视图内不要写排序规则，不然报错 分页总结 前两种分页都可以从中间位置获取一页，而最后一个分页类只能上一页或下一页 前两种在获取某一页的时候...，都需要从开始过滤到要取的页面数的数据，本质是SQL中的limit··，查询出要跳过的页数显示要查的数据，相比第三种慢一点 第三种方式，本质是先排序，内部维护了一个游标，游标只能选择往前或者往后，在获取到一页的数据时
所以为了解决这个问题，人们就想出了两种解决方法：其一是使用紧凑技术，将分散的多个空闲分区拼接为一个大的空闲分区，看描述也能知道，这需要实现程序在内存中的移动，所以需要配合动态地址重定位的地址重定位方式，...，称为页面或页，每个页面也从0开始编号 碎片问题： 虽然这样分页存储解决了大多数的碎片问题，但不能忽视的是：进程的最后一页一般装不满一块，会形成一些内碎片。...因为其逻辑地址分页以及物理地址分块的特性，想要从逻辑地址到物理地址，我们需要知道以下内容： 逻辑地址对应的页号是多少？...即找到了逻辑地址是属于哪一页的，接下来就要找这个页在内存的什么地方 这个逻辑地址相对于自己页面的偏移量是多少？ 知道以上三点后，我们即可以算出物理地址 = 页面在内存中的起始地址 + 页内偏移量。...这里有两点需要注意： 区分页表长度与页表项长度 页表长度：页表内有多少个页表项，页表长度就是多少 页表项长度：即这个页表项占用多少字节 页表项的长度是相同的，页号是”隐含“的 首先看前半句：每个页表项的长度都相同
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