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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