深度分页问题优化方案

问题原因

Mysql使用select * from table limit offset, rows分页在深度分页的情况下, 性能急剧下降。

例如:select * 的情况下直接⽤limit 600000,10 扫描的是约60万条数据,并且是需要回表 60W次,也就是说⼤部分性能都耗在随机访问上,到头来只⽤到10条数据(总共取600010条数据只留10条记录)

优化方案

前端方案:业务层面限制跨度比较大的跳页

提供2种风格分页器供用户选择

  1. 标准分页器,展示最后一页和跳转指定页输入框
    image.png
  2. 简单分页器
    image.png

参考
百度方案: 不展示最后一页和直接跳转指定分页的输入框
image.png
Google方案:只展示查看下一页的按钮
image.png

界面设计器选表格/画廊的属性面板提供分页器风格的属性下拉选择

image.png

xml示例
<!-- 表格使用的标准分页器 --> <view type="TABLE" paginationStyle="SIMPLE"> <!-- fields --> </view> <!-- 画廊使用默认的标准分页器 --> <view type="GALLERY" paginationStyle="STANDARD"> <!-- fields --> </view>

后端方案

  1. 使用索引:确保数据库表中的相关字段上创建了适当的索引。索引可以加快查询速度,特别是在处理大数据量时。

  2. 分批查询:将大数据分成多个较小的批次进行查询,而不是一次性查询全部数据。可以通过限制每次查询的数据量和使用合适的偏移量来实现分批查询,例如使用LIMIT和OFFSET子句。

  3. 基于游标的分页:使用基于游标的分页技术,而不是传统的偏移分页。游标分页是通过记录上一次查询的游标位置,在下一次查询时从该位置开始获取新的数据,避免了大偏移量的影响。这可以通过数据库自身的功能(例如MySQL的CURSOR)或使用第三方库来实现。

  4. 缓存数据:如果数据变化较少,可以考虑将查询结果缓存到内存中,以避免频繁地查询数据库。这样可以提高页面相应速度,并减轻数据库负担。缓存的数据应该根据业务需要及时更新。

  5. 数据预处理:如果查询结果经常需要进行复杂的计算或处理,可以考虑提前对数据进行预处理并缓存结果,以减少每次查询的计算负担。

  6. 数据库优化:针对具体数据库系统,可以根据实际情况进行数据库调优。例如,合理设置数据库连接池大小、调整数据库参数等。

  7. 分布式存储和计算:对于非关系型数据库或分布式存储系统,可以考虑使用分布式存储和计算方案,将数据分散存储在多个节点上,并通过计算节点并行处理查询请求,以提高性能和可伸缩性。

参考链接

MySQL深分页场景下的性能优化

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    版本号: 5.1.17 版本发布日期:2024.11.22更新要点:修复MQ注册时ConsumerGroup为空导致的异常 5.1.16 版本 升级说明及步骤(已升级为5.0.0版本忽略) 此版本与4.7.8版本的兼容方案如下,请严格参照升级说明及步骤进行1、【重要】升级前备份base库和用户权限模块所在的库 2、【重要】升级过程执行SQL严格按照升级文档中的步骤执行。特别注意:部分SQL是要求【发布前执行】,部分SQL是要求【发布后执行】 5.0.0升级详细说明及步骤 升级内容(5.1.0) 修复MQ注册时ConsumerGroup为空导致的异常 请尽可能保证业务工程前后端服务以及设计器同步升级前端服务仅需重新执行npm install即可自动升级到最新版本 版本包信息 Oinone平台部署及依赖说明(v5.0) 未使用到的版本号请忽略,按项目中使用到的进行替换。 <!– 平台基础 –> <pamirs.middleware.version>5.0.3</pamirs.middleware.version> <pamirs.k2.version>5.1.8</pamirs.k2.version> <pamirs.framework.version>5.1.16</pamirs.framework.version> <pamirs.boot.version>5.1.9</pamirs.boot.version> <pamirs.distribution.version>5.1.9</pamirs.distribution.version> <!– 平台功能 –> <pamirs.metadata.manager>5.1.2</pamirs.metadata.manager> <pamirs.designer.metadata.version>5.1.3</pamirs.designer.metadata.version> <pamirs.core.version>5.1.24</pamirs.core.version> <pamirs.workflow.version>5.1.9</pamirs.workflow.version> <pamirs.workbench.version>5.1.0</pamirs.workbench.version> <pamirs.data.visualization.version>5.1.4</pamirs.data.visualization.version> <!– 设计器 –> <pamirs.designer.common.version>5.1.3</pamirs.designer.common.version> <pamirs.flow.designer.base.version>5.1.4</pamirs.flow.designer.base.version> <pamirs.workflow.designer.version>5.1.3</pamirs.workflow.designer.version> <pamirs.model.designer.version>5.1.4</pamirs.model.designer.version> <pamirs.ui.designer.version>5.1.9</pamirs.ui.designer.version> <pamirs.data.designer.version>5.1.2</pamirs.data.designer.version> <pamirs.dataflow.designer.version>5.1.1</pamirs.dataflow.designer.version> <pamirs.eip.designer.version>5.1.3</pamirs.eip.designer.version> 注意镜像名称变化 镜像说明 所有镜像均使用docker manifest支持amd64和arm64架构。如镜像拉取过慢,可在对应镜像Tag添加-amd64、-arm64后缀获取单一架构镜像。 docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.1:5.1.17-amd64 docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.1:5.1.17-arm64 镜像拉取 镜像或JAR版本:5.1.17 体验镜像:(所有中间件及前后端服务,包含全部设计器) docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.1:5.1.17 部署镜像:(包含前后端服务,包含全部设计器) docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-mini-v5.1:5.1.17 流程设计器镜像:(包含前后端服务,仅包含流程设计器) docker pull harbor.oinone.top/oinone/workflow-designer-v5.1:5.1.17 后端镜像:(仅包含后端服务,包含全部设计器) docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.1:5.1.17 前端镜像:(仅包含前端服务,包含全部设计器) PS:前端镜像版本为独立版本,与其他镜像版本不同。原基础镜像为nginx-1.21.0版本,从5.0.7版本开始使用nginx-1.24.0版为基础镜像 docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer-frontend-v5.1:5.1.23 独立部署所有设计器JAR:(后端服务,包含所有设计器)pamirs-designer-boot-v5.1-5.1.17.jarpamirs-designer-boot-v5.1-latest.jar 独立部署流程设计器JAR:(后端服务,仅包含流程设计器)pamirs-workflow-designer-boot-v5.1-5.1.17.jarpamirs-workflow-designer-boot-v5.1-latest.jar 后端无代码设计器Jar包启动方法 如果您有任何问题、建议或反馈,请随时联系我们。为了获得最佳体验,请及时更新至最新版本。我们将继续努力改进产品,提供更好的服务。谢谢!

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