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在处理大数据表时，分页查询是非常常见的需求。分页不仅可以提高用户体验，还能有效减少数据库查询返回的数据量，避免一次性加载大量记录引起的性能瓶颈。
然而，在数据量较大或复杂查询中，简单的分页方式可能导致性能下降。本文将探讨 SQL 中实现分页查询的不同方式，并对比它们的优缺点，帮助优化大数据量场景下的分页方案。

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一、分页查询的常见方式

1. 基本分页方式：LIMIT OFFSET

• 语法：

SELECT * FROM orders  
ORDER BY order_date DESC  
LIMIT 10 OFFSET 20;  -- 跳过前 20 条，返回第 21~30 条

• 说明：LIMIT 指定返回的行数，OFFSET 指定跳过的行数。

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2. 使用 ROW_NUMBER() 进行分页

• 适用数据库：MySQL 8.0 及以上、SQL Server、PostgreSQL
• 语法：

WITH ordered_orders AS (  SELECT order_id, order_date,  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY order_date DESC) AS rn  FROM orders  
)  
SELECT *  
FROM ordered_orders  
WHERE rn BETWEEN 21 AND 30;

• 说明：
  • ROW_NUMBER() 为每一行分配唯一编号，可通过 WHERE 进行分页筛选。
  • 分页不受数据量影响，性能稳定。

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3. 游标分页（基于主键或唯一索引）

• 适用场景：持续查询下一页数据，适合前端“加载更多”方式。
• 语法：

SELECT * FROM orders  
WHERE order_date < '2024-01-01 00:00:00'  
ORDER BY order_date DESC  
LIMIT 10;

• 说明：
  • 基于主键或时间字段进行分页，避免大偏移量问题，性能更优。
  • 适合按时间或 ID 递增的分页加载，避免全表扫描。

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4. 使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 计算总数

• 语法：

SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM orders  
LIMIT 10 OFFSET 20;  
SELECT FOUND_ROWS();

• 说明：
  • 查询结果同时计算总行数，减少一次额外的 COUNT(*) 查询。
  • 在 MySQL 8.0 以后不推荐，效率较低。

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二、实战案例：大数据分页方案设计与优化

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案例 1：简单分页（LIMIT OFFSET）

需求描述：
查询订单表中按下单日期排序的第 1001-1020 条订单记录。

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SQL 实现：

SELECT order_id, customer_id, order_date  
FROM orders  
ORDER BY order_date DESC  
LIMIT 20 OFFSET 1000;

优点：

• 简单直接，适合小数据量分页。

缺点：

• 当 OFFSET 较大时（如 100000），性能下降显著。
• 数据量越大，查询速度越慢，因为数据库仍需扫描前 OFFSET 行。

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案例 2：使用 ROW_NUMBER() 实现分页

需求描述：
查询订单表中，按订单金额降序排列的第 51-60 条记录。

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SQL 实现：

WITH cte_orders AS (  SELECT order_id, amount,  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY amount DESC) AS rn  FROM orders  
)  
SELECT * FROM cte_orders  
WHERE rn BETWEEN 51 AND 60;

优点：

• 即使数据量大，ROW_NUMBER() 也能有效避免大偏移量问题。
• 使用 CTE（公用表表达式），代码更清晰。

缺点：

• 需要 SQL 8.0 以上版本或其他支持窗口函数的数据库。

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案例 3：游标方式分页（基于索引分页）

需求描述：
查询比上次加载时间更早的订单记录，每次加载 20 条记录。

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SQL 实现：

SELECT order_id, customer_id, order_date  
FROM orders  
WHERE order_date < '2024-05-01 00:00:00'  
ORDER BY order_date DESC  
LIMIT 20;

优点：

• 不依赖 OFFSET，即使数据量大也能快速查询。
• 可动态加载下一页，避免重复数据查询。

缺点：

• 需要前端记录上一页最后一条数据的时间或 ID。

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案例 4：SQL_CALC_FOUND_ROWS 计算总记录数

需求描述：
查询订单表第 21-40 条记录，同时返回总记录数，用于前端分页展示。

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SQL 实现：

SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS order_id, customer_id  
FROM orders  
ORDER BY order_date DESC  
LIMIT 20 OFFSET 20;  SELECT FOUND_ROWS();

优点：

• 无需额外执行 COUNT(*) 查询，减少一次数据库交互。

缺点：

• MySQL 8.0 开始弃用，SQL_CALC_FOUND_ROWS 效率较低。

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三、性能对比与优化策略

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1. 性能对比

方式	性能表现（小数据）	性能表现（大数据）	复杂性	推荐场景
LIMIT OFFSET	高	低	简单	小数据量、简单分页
ROW_NUMBER()	高	高	一般	大数据量分页、多层次筛选
游标分页	高	高	较复杂	无限加载、动态分页
SQL_CALC_FOUND_ROWS	中	低	简单	需要总行数时（不推荐大数据量）

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2. 大数据分页优化策略

1. 避免深度分页：

• 限制最大 OFFSET，提供“跳页”或“前端加载更多”方式。
• 使用游标或基于索引的分页方式逐步加载数据。

2. 索引优化：

• 在分页查询涉及的字段上建立索引，提高数据检索效率。

CREATE INDEX idx_order_date ON orders(order_date);

3. 改用 ROW_NUMBER()：

• 对于复杂多条件查询，使用窗口函数（如 ROW_NUMBER()）替代 LIMIT OFFSET，能有效避免性能下降问题。

4. 提前过滤数据：

• 分页前尽可能过滤不必要的数据，减少扫描行数。

SELECT * FROM orders  
WHERE status = 'completed'  
ORDER BY order_date DESC  
LIMIT 20 OFFSET 2000;

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四、总结

• 小数据量分页：使用 LIMIT OFFSET 简单高效。
• 大数据量分页：优先选择游标或基于索引的分页方式，减少 OFFSET 扫描行数。
• 复杂分页：使用 ROW_NUMBER() 结合 CTE 实现多层次分页，性能稳定，推荐大数据环境下使用。
• 动态加载：基于唯一索引或时间字段的游标分页方式，在实际业务中更具实用性，避免性能瓶颈。