前言

在处理数据量逐渐增大的数据库表时，优化查询性能是一个常见的挑战。朋友们可能会建议说，创建索引不就能解决问题了吗？然而，当数据量达到相当规模时，简单的索引可能不足以应对所有情况。这时，可能会有人提出分库分表的方案，但是，对于那种缓慢增长的数据集来说，这样的措施似乎有些过犹不及，显得过于复杂且成本高昂。

因此，今天我们要介绍的是一位解决深度分页查询问题的关键角色——高效的深分页解决方案。深分页是指在数据量非常大时，仍然能够快速、准确地返回分页查询结果的技术手段。

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一、深分页是什么

深分页问题是指在处理大量数据时，当用户请求访问非常靠后的页面（即“深”分页）时，数据库查询性能显著下降的情况。传统分页方法通常使用 LIMIT 和 OFFSET 关键字来实现，但在数据量庞大时，这种方式要求数据库从头开始扫描直到达到指定的偏移量，然后再返回限定数量的结果，这导致了效率低下和资源浪费。

来个示例演示一下：我们先来建立一张user表，并对其生成500万的数据，直接通过sql查询来感受一下数据量增大带来的查询负担。

直接通过limit查询：

SELECT * from `user` LIMIT 4999990, 10;

直接耗时3s多，这里还是本地环境下，排除了网络传输的IO情况。

接下来我们来讲讲解决方案吧。

二、MySQL中解决方案

针对MySQL单表中的解决方案，我们可以通过下面三种常用的来解决：

1. 子查询优化
2. 延迟关联
3. 书签记录

2.1、子查询优化

2.1.1、介绍

当 user 表具有主键或索引字段时，我们可以借助主键进行子查询以确定偏移起点，这会极大减少扫描行数，从而显著提高查询性能。

# 子查询优化
SELECT *
FROM `user`
WHERE id > (SELECT idFROM `user`ORDER BY id DESCLIMIT 10, 1
)
LIMIT 10;

直接查询结果显示，查询时间仅为 0.013 秒，性能提升了 200 多倍！

2.1.2、优缺点分析

2.1.2.1、优点

1. 性能提升：
   • 通过子查询找到起始点，避免了 OFFSET 导致的性能问题。传统的 OFFSET 方法在大数据集上需要扫描大量行，而子查询方法只需扫描必要的行，大大减少了扫描行数。
   • 查询时间显著减少，从几秒甚至几十秒缩短到毫秒级别。
2. 一致性：
   • 整个分页查询的逻辑更加一致，易于维护和扩展。无论是浅分页还是深分页，都可以使用相同的优化策略。
3. 灵活性：
   • 可以根据业务需求动态调整分页参数，提高系统的灵活性。
4. 减少数据传输：
   • 子查询中只需要 id 列，减少了数据传输量，进一步提高了查询效率。

2.1.2.2、缺点

1. 索引依赖：
   • 这种方法依赖于表的主键或索引字段。如果表没有合适的索引，性能提升效果可能不明显，甚至可能导致性能下降。
2. 子查询开销：
   • 尽管子查询减少了整体的扫描行数，但子查询本身也有一定的开销。在某些极端情况下，如果子查询的结果集非常大，可能会引入额外的性能开销。
3. 适用范围：
   • 这种方法适用于按主键或索引字段排序的分页查询。如果排序字段不是主键或索引字段，可能需要其他优化策略。

2.2、延迟关联

这种方式，本质上来说还是通过 JOIN 关联的形式进行绑定。

# 内连接优化
SELECT t1.*
FROM `user` t1
INNER JOIN (SELECT idFROM `user`ORDER BY id DESCLIMIT 10, 10
) AS t2
ON t1.id = t2.id;

这种方式实现，基本同上性能差不多，核心思想也是通过利用索引覆盖，来优化了Limit分页查询的效率。

2.3、书签优化（滚动查询）

2.3.1、介绍

书签优化，也称为滚动查询，是一种通过记录上一次查询的最大记录ID来优化深分页查询的方法。这种方法的核心思想是从第一页开始查询，然后获取本页最大的记录ID，再根据大于该记录ID的数据向后持续滚动。由于ID通常是递增的，因此可以直接根据ID进行查询。

# 书签优化
SELECT * 
FROM `user` 
WHERE id > 4999990 
LIMIT 10;

2.3.2、优缺点分析

2.3.2.1、优点

1. 性能提升：
   • 通过记录上一次查询的最大记录ID，避免了 OFFSET 导致的性能问题。传统的 OFFSET 方法在大数据集上需要扫描大量行，而书签优化方法只需扫描必要的行，大大减少了扫描行数。
   • 查询时间显著减少，从几秒甚至几十秒缩短到毫秒级别。
2. 一致性：
   • 整个分页查询的逻辑更加一致，易于维护和扩展。无论是浅分页还是深分页，都可以使用相同的优化策略。
3. 灵活性：
   • 可以根据业务需求动态调整分页参数，提高系统的灵活性。
4. 减少数据传输：
   • 只需记录上一次查询的最大记录ID，减少了数据传输量，进一步提高了查询效率。

2.3.2.2、缺点

1. 致命问题：不支持跳页查询（使用场景有限）

   • 这种方法只能支持固定增长的场景，如果涉及到比较灵活的分页查询，则不能满足业务的实现

2. 并发问题：

   • 在高并发场景下，如果多用户同时进行分页查询，可能会出现记录ID冲突或数据不一致的问题。需要额外的锁机制或事务管理来保证数据的一致性。

3. 适用范围：

   • 这种方法适用于按主键或递增字段排序的分页查询。如果排序字段不是主键或递增字段，可能需要其他优化策略。

2.3.3、结论

书签优化（滚动查询）是一种有效的深分页解决方案，尤其适用于大数据集的分页查询。通过记录上一次查询的最大记录ID，显著提高了查询性能。尽管这种方法依赖于递增ID，并且在某些场景下可能需要额外的处理，但其带来的性能提升使其在许多场景下仍然是值得推荐的优化策略。希望这个方案能帮助你更好地处理深分页问题。

三、分库分表中解决方案

对于大数据量场景，使用分库分表后，我们又该如何解决深分页问题呢？接下来我们将提出几种常见的方法来了解一下常见的解决方案。

3.1 Sharding-JDBC 的流式处理和归并排序优化

在数据量庞大的系统中，分库分表是一种常见的策略。Sharding-JDBC 提供了一种流式查询（Streaming Query）的方式，能够在不加载所有数据的情况下进行深度分页。流式处理将数据逐条读取，不会一次性加载至内存中，这有效避免了内存暴涨的问题；同时还会通过归并排序的方式筛选出所需的数据。不过，流式处理涉及一些特殊注意事项：

• 流式查询会锁定数据库连接：在执行流式查询时，需要确保数据读取完成后才关闭连接，避免因长时间占用数据库连接而导致的资源浪费。
• 磁盘 I/O 和缓存影响：流式查询在数据量较大时会增加磁盘 I/O 和缓存消耗。因此，数据库配置时可以考虑限制流式查询的行数和超时时间，以避免对系统资源的过度占用。

Sharding-JDBC 的流式处理适用于分页结果较多、每次查询结果集较大的场景，能够在深分页时显著降低系统的内存负担。

3.2 禁止跳页查询法

在深分页中，跳页查询会导致查询的偏移量（OFFSET）过大，影响查询效率。例如，查询 OFFSET 1000000 的数据时，数据库需要扫描并跳过前 1000000 条数据，操作复杂且耗时。针对这种情况，可以采用“禁止跳页查询法”，通过连续 ID（如订单号或主键）来实现分页：

• 初次查询时按顺序字段（如 ID 或创建时间）排序并记录最大值，例如 max_id 或 max_create_time。
• 查询下一页时，利用最大值实现分页，通过 WHERE id > last_max_id ORDER BY id LIMIT page_size 的方式获得新的分页数据。

这种方式避免了大量数据的跳过操作，能有效提高分页查询效率，但需要数据具备连续且有序的字段，如 ID 或时间戳字段。

3.3 二次查询法

当分页查询需要跳转时，二次查询法可以通过分散偏移量来减轻数据库的查询压力，适用于分表场景。具体步骤如下：

• 初次查询时将偏移量分散至各个分表，例如偏移量 offset / 分表数。
• 执行子查询：针对每个分表按分散后的偏移量限制查询，例如 LIMIT。
• 二次查询和合并：将所有子查询的结果集中并在逻辑层进行排序和分页操作。

这种方法有效减少了数据库负载，但实现上较复杂，且适用于按特定字段排序的分页查询，能够在业务场景中提供较好的性能提升。

3.4 使用搜索引擎或缓存系统支持分页

在部分高性能需求场景中，可以将分页查询交给搜索引擎或缓存系统来完成：

• Redis：对于常用查询结果，可以将其缓存到 Redis 中并在缓存中进行分页。Redis 通过哈希、集合等数据结构可以高效地实现分页功能。
• Elasticsearch：将数据同步至 Elasticsearch，并利用其分布式搜索和强大的分页能力来代替数据库分页。Elasticsearch 支持倒排索引，特别适用于需要实时索引更新的场景。

在此方案中，Redis 和 Elasticsearch 提供的索引和缓存功能能够显著提升分页查询性能，但要注意数据同步的一致性和缓存失效的处理。

3.5 总结

在实际应用中，针对不同的业务需求可以灵活选择适合的分页优化策略。以下是对每种策略的优缺点分析：

1. Sharding-JDBC 流式处理

优点：

• 内存效率：流式处理将数据逐条读取，不会一次性加载至内存中，有效避免了内存暴涨的问题。
• 归并排序：通过归并排序的方式筛选出所需的数据，确保结果的准确性。

缺点：

• 锁定数据库连接：流式查询会锁定数据库连接，需要确保数据读取完成后才关闭连接，否则可能造成资源浪费。
• 磁盘 I/O 和缓存影响：流式查询在数据量较大时会增加磁盘 I/O 和缓存消耗，需要合理配置数据库以避免资源过度占用。

2. 禁止跳页查询法

优点：

• 性能提升：通过记录上一次查询的最大记录ID，避免了大量数据的跳过操作，显著提高了查询效率。
• 简单易懂：逻辑简单直观，容易理解和实现。
• 适用于连续ID：特别适合具有连续且有序字段（如 ID 或时间戳）的表。

缺点：

• 依赖连续ID：方法依赖于表的ID是递增的。如果ID不是连续递增的，或者有删除操作导致ID不连续，可能会影响查询的正确性。
• 初始查询限制：需要从第一页开始查询，并逐步获取每一页的最大记录ID。如果需要直接跳到某一页，必须先查询前面所有的页，这在某些场景下可能不太方便。
• 并发问题：在高并发场景下，多用户同时进行分页查询可能会出现记录ID冲突或数据不一致的问题，需要额外的锁机制或事务管理来保证数据的一致性。

3. 二次查询法

优点：

• 减少数据库负载：通过分散偏移量，有效减少了单个查询的负载，提高了查询效率。
• 适用于分表场景：特别适合分表和数据分散的场景，能够在业务场景中提供较好的性能提升。
• 灵活性：可以根据实际情况调整偏移量的分散策略，灵活性较高。

缺点：

• 误差：这种分散到各个表查询，查询到的只是一个平均的数据，可能会导致一定的误差。
• 适用范围：适用于按特定字段排序的分页查询，如果排序字段不适用，可能需要其他优化策略。

4. 使用 Redis 或 Elasticsearch

优点：

• 高性能：Redis 和 Elasticsearch 提供的索引和缓存功能能够显著提升分页查询性能，特别适合对性能和实时性要求较高的系统。
• 分布式处理：Elasticsearch 支持分布式搜索，能够处理大规模数据的实时索引和查询。
• 灵活性：支持多种数据结构和查询方式，可以根据业务需求灵活选择。

缺点：

• 数据同步：需要将数据同步至缓存系统或搜索引擎，增加了数据同步的复杂性和一致性问题。
• 资源消耗：缓存系统和搜索引擎本身也会消耗一定的系统资源，需要合理配置以避免资源过度占用。
• 学习曲线：使用 Redis 或 Elasticsearch 需要一定的学习和配置成本，特别是对于复杂的业务场景。

在实际应用中，可以根据具体的业务需求和系统特点选择合适的分页优化策略：

• Sharding-JDBC 适合流式处理大数据量的分页。
• 禁止跳页查询法 适用于偏移量较大时的数据查询。
• 二次查询法 适合分表和数据分散的场景。
• 使用 Redis 或 Elasticsearch 适合对性能和实时性要求更高的系统。

通过上述优化方式，能够在深分页时有效减少数据库的负载和系统的内存占用，提高整体查询效率。

四、案例分析：百度搜索引擎如何处理深分页问题

4.1、背景

当我们通过关键词进行搜索时，例如输入“你好”，并持续点击“下一页”直到最后一页，我们会发现搜索结果主要集中在最近一年内的数据。这引发了我们对百度搜索引擎如何处理大批量数据的思考。

4.2、技术手段

1. 近期数据的快速检索

   • Elasticsearch 存储：对于最近一年内的数据，百度可能使用 Elasticsearch 进行存储和检索。Elasticsearch 是一个高性能的分布式搜索和分析引擎，能够快速处理大量实时数据。通过其倒排索引机制，可以实现高效的全文搜索和快速的响应时间。
   • 缓存机制：为了进一步提升性能，百度可能会使用缓存技术（如 Redis）来存储热门搜索结果，从而减少对后端数据库的访问频率，提高查询速度。

2. 深分页查询优化

   • 二次查询与归并排序：
     • 当用户请求的分页较深时，系统不会一次性从所有分表中取出所有数据进行排序，而是采用二次查询的方法。首先，从每个分表中取出一定数量的数据（例如每页所需数量的几倍），然后在内存中进行归并排序，最后返回给用户指定页码的数据。
     • 这种方法可以显著减少一次性从数据库中取出大量数据的压力，同时避免了深分页带来的性能问题。
   • Sharding-JDBC 流式处理：
     • 使用 Sharding-JDBC 等数据库中间件，可以在不修改应用程序代码的前提下，实现对分库分表数据的透明化查询。Sharding-JDBC 支持流式处理，即在处理查询结果时逐步加载数据，而不是一次性加载所有数据，这对于处理大数据量的分页查询特别有用。
     • 结合归并排序等算法，可以有效地处理深分页查询，确保即使在查询大量数据时也能提供良好的用户体验。

百度搜索引擎通过结合多种技术手段来应对不同的查询场景，具体如下：

• 浅分页查询：对于常见的浅分页查询（如一年内的数据），直接利用缓存和 Elasticsearch 快速返回结果。这确保了大多数用户的查询请求能够得到迅速响应。
• 深分页查询：对于深分页查询，采用二次查询、归并排序和 Sharding-JDBC 的流式处理等优化策略，确保即使在查询大量数据时也能保持良好的性能和用户体验。

4.3、结论

通过上述技术手段，百度搜索引擎能够高效地处理大批量数据查询，特别是在深分页场景下，确保了数据的快速检索和良好的用户体验。这些策略不仅提高了查询效率，还保证了数据的准确性和完整性。

五、总结

本文探讨了在处理大数据量时如何优化数据库的分页查询性能，特别是针对深分页问题。深分页问题是指当用户请求访问非常靠后的页面时，数据库查询性能显著下降的情况。传统的 LIMIT 和 OFFSET 方法在数据量庞大时效率低下，难以满足高性能需求。因此，本文针对单数据库表和分库分表场景，提出了多种解决方案，以有效应对深分页问题。

希望本文能帮助你更好地理解和解决深分页查询问题。如果你觉得有帮助，别忘了给我点赞哦！😊