• 排版时纠结死!四种分页方案吵翻了,到底谁赢了?

排版时纠结死!四种分页方案吵翻了,到底谁赢了?

2025-06-09 10:00:03 栏目:宝塔面板 24 阅读

兄弟们,在 Java 开发的世界里,排版和分页是绕不开的话题。当我们面对大量数据时,合理的分页方案能让用户体验更友好,系统性能更高效。可市面上的分页方案众多,不同的方案各有优劣,常常让开发者们纠结不已。今天,我们就来聊聊四种常见的分页方案,看看它们到底谁更胜一筹。


一、基于数据库分页(Limit 方案)

方案原理

这是最常见、最直接的分页方案。在数据库查询时,使用 LIMIT 语句来限制返回的记录数量,并通过 OFFSET 来指定从哪条记录开始获取数据。比如,我们想获取第 2 页,每页 10 条数据,SQL 语句可能就是 SELECT * FROM table_name LIMIT 10 OFFSET 10。这里的 OFFSET 10 表示跳过前 10 条记录,LIMIT 10 表示获取接下来的 10 条记录。

优点

  1. 简单易用:几乎所有的关系型数据库都支持 LIMIT 和 OFFSET 语法,对于开发者来说,上手非常快,不需要额外的学习成本。就像我们平时用手机翻页看小说,点击下一页就能轻松获取新内容,原理简单直接。
  2. 灵活性高:可以很方便地通过改变 LIMIT 和 OFFSET 的值来调整每页显示的数据量和起始位置,满足不同的业务需求。比如,用户可以在设置里选择每页显示 10 条、20 条或者更多的数据,开发时只需修改参数即可。

缺点

  1. 性能问题:当 OFFSET 的值很大时,比如要获取第 1000 页的数据,数据库需要先扫描前 10000 条记录(假设每页 10 条),然后再丢弃前面的 9990 条,只返回后面的 10 条。这会导致查询效率急剧下降,尤其是在数据量庞大的情况下,可能会让系统响应变得很慢,就像一辆装满货物的卡车,要先绕一大圈才能到达目的地,浪费了大量的时间和资源。
  2. 数据一致性问题:在查询过程中,如果有新的数据插入或旧的数据删除,可能会导致两次查询返回的数据出现重复或遗漏。比如,当你在获取第 10 页数据的过程中,有人删除了第 5 页的一条数据,那么下次再获取第 10 页时,数据可能就和之前不一样了,这会给用户带来不好的体验。

适用场景

适用于数据量较小、分页查询不频繁或者对性能要求不是特别高的场景。比如一些后台管理系统,用户使用频率不高,数据量也不大,使用基于数据库分页的方案就能很好地满足需求。


二、基于游标分页(Cursor 方案)

方案原理

游标分页使用数据库的游标来定位数据的位置。游标就像是一个指针,指向结果集中的某一行数据。在查询时,首先获取第一页的数据,并记录最后一条数据的游标位置,然后在获取下一页数据时,从该游标位置之后开始获取。这种方案通常需要在表中选择一个唯一且有序的字段,比如主键 ID 或者时间戳 timestamp,来保证游标的唯一性和顺序性。

优点

  1. 性能稳定:由于游标分页每次查询只需要从指定的游标位置开始获取数据,不需要像 LIMIT/OFFSET 方案那样扫描大量的前置数据,所以在数据量较大时,性能表现更为稳定。就好比你在一本书中做了一个书签,下次再看的时候直接从书签的位置开始,不用再从头翻起,大大提高了效率。
  2. 数据一致性较好:只要在查询过程中不修改用于生成游标的字段,就可以保证每次查询返回的数据不会出现重复或遗漏的情况,数据的一致性相对较高。比如以主键 ID 作为游标字段,在查询过程中 ID 不会被修改,所以能较好地保证数据的稳定性。

缺点

  1. 功能局限性:游标分页只能按照游标的顺序进行向前或向后翻页,不支持直接跳转到任意页码的功能。比如用户想从第 5 页直接跳到第 10 页,使用游标分页方案就无法实现,这在一些需要灵活跳转页码的场景中就显得力不从心了。
  2. 实现相对复杂:需要维护游标的位置,并且要确保选择的游标字段是唯一且有序的,这增加了开发的复杂度。对于一些新手开发者来说,理解和实现游标分页可能需要花费更多的时间和精力。

适用场景

适用于数据量较大、对性能要求较高且不需要直接跳转到任意页码的场景,比如移动端的无限滚动加载,用户只能一页一页地向后浏览,不需要跳转页码,这种情况下游标分页就非常合适。


三、基于键值分页(Key - Set 分页)

方案原理

键值分页也是基于一个有序的字段来实现的,比如主键 ID 或者时间戳 timestamp。在查询第一页数据时,按照该有序字段进行排序,获取第一页的数据,并记录最后一条数据的键值(比如最大的 ID)。在获取下一页数据时,查询条件就变为大于该键值的数据,并且按照同样的顺序进行排序,获取指定数量的数据。例如,第一页获取了 ID 为 1 - 10 的数据,下一页就查询 ID 大于 10 的数据,获取 11 - 20 的数据。

优点

  1. 性能较好:和游标分页类似,键值分页每次查询只需要根据记录的键值来获取后续的数据,不需要扫描大量的前置数据,所以在数据量较大时,性能也比较可观。而且相比游标分页,键值分页的实现相对简单一些,不需要维护复杂的游标对象。
  2. 支持一定的灵活性:虽然不能像 LIMIT/OFFSET 方案那样直接跳转到任意页码,但可以通过记录不同的键值来实现向前或向后翻页,在一定程度上满足了用户的翻页需求。比如用户可以点击上一页和下一页来浏览数据。

缺点

  1. 依赖有序字段:必须依赖一个单调递增或递减的有序字段,否则无法正确地进行键值分页。如果表中没有这样的字段,就需要额外添加,这可能会对数据库的设计产生一定的影响。
  2. 数据删除影响:如果在查询过程中删除了中间的某条数据,可能会导致键值的不连续,从而影响后续的分页查询。比如删除了 ID 为 15 的数据,那么在获取下一页数据时,可能会出现数据跳跃的情况,影响用户体验。

适用场景

适用于数据按照某个有序字段频繁查询和翻页的场景,比如新闻列表、商品列表等,这些列表通常按照发布时间或更新时间进行排序,使用键值分页方案可以很好地满足需求。


四、基于偏移量分页(Offset 方案)

方案原理

偏移量分页其实和基于数据库分页的 LIMIT/OFFSET 方案原理类似,都是通过指定偏移量来获取指定位置的数据。只不过这里的偏移量可以是任意的,不仅仅局限于数据库的 OFFSET 语句。在应用层,我们可以先获取所有的数据,然后根据偏移量和每页大小来截取相应的数据段。不过这种方法在数据量较大时显然是不现实的,所以通常还是结合数据库的查询来实现,即通过数据库的 OFFSET 来指定偏移量。

优点

  1. 概念简单:偏移量的概念非常容易理解,就是从第几条数据开始获取,对于开发者和用户来说,都很容易接受和使用。就像我们在排队时,知道自己排在第几个位置,就能很清楚地知道什么时候轮到自己。
  2. 支持任意页码跳转:可以通过计算偏移量来直接跳转到任意页码,比如想获取第 n 页的数据,偏移量就是 (n - 1) * pageSize,这在需要用户直接输入页码进行跳转的场景中非常方便。

缺点

  1. 性能随偏移量增大而下降:和 LIMIT/OFFSET 方案一样,当偏移量很大时,数据库需要扫描大量的前置数据,导致查询性能急剧下降。这是该方案最致命的缺点,在数据量庞大的情况下,几乎无法使用。
  2. 数据一致性问题同样存在:在查询过程中,如果数据发生了变化,可能会导致两次查询的结果不一致,影响用户体验。

适用场景

适用于数据量较小、需要支持任意页码跳转且对性能要求不高的场景,比如一些简单的演示系统或者数据量不大的网站。


五、四种方案大比拼

现在,我们来对这四种分页方案进行一个全面的比较,看看它们在不同方面的表现如何。

比较维度

基于数据库分页(Limit 方案)

基于游标分页(Cursor 方案)

基于键值分页(Key - Set 分页)

基于偏移量分页(Offset 方案)

实现难度

简单,几乎所有数据库都支持

较复杂,需要维护游标

中等,依赖有序字段

简单,概念容易理解

性能

数据量小时好,量大时随偏移量下降

稳定,不随数据量增大而明显下降

较好,依赖有序字段查询

数据量小时好,量大时随偏移量下降

数据一致性

较差,数据变化易影响结果

较好,游标字段不变则结果稳定

较好,键值字段不变则结果稳定

较差,数据变化易影响结果

支持任意页码跳转

支持

不支持,只能前后翻页

不支持,只能前后翻页

支持

适用数据量

小数据量或分页不频繁

大数据量,性能要求高

大数据量,按有序字段查询

小数据量,需要任意跳转页码


六、到底谁赢了?

经过对四种分页方案的详细介绍和比较,我们可以发现,每种方案都有自己的优缺点和适用场景,并没有绝对的赢家。

如果你的项目数据量较小,对性能要求不高,且需要支持任意页码跳转,那么基于数据库分页(Limit 方案)或者基于偏移量分页(Offset 方案)是比较合适的选择,它们简单易用,能快速满足需求。

要是你的项目数据量庞大,对性能要求较高,而且用户不需要直接跳转到任意页码,只是进行前后翻页,比如移动端的无限滚动加载,那么基于游标分页(Cursor 方案)或者基于键值分页(Key - Set 分页)会更适合,它们能在大数据量下保持较好的性能和数据一致性。

在实际开发中,我们需要根据具体的业务需求、数据量大小、性能要求等因素来选择合适的分页方案。有时候,甚至可能会结合多种方案来实现更优的分页效果。比如,在首页使用基于数据库分页快速获取数据,而在后续的深分页中,结合游标分页或键值分页来提高性能。

总之,没有最好的分页方案,只有最适合的分页方案。希望通过今天的介绍,大家在面对分页问题时,不再纠结,能够根据实际情况做出明智的选择。毕竟,技术的最终目的是为了更好地解决问题,满足用户的需求,而不是单纯地追求某种方案的完美。


本文地址:https://www.yitenyun.com/275.html

搜索文章

Tags

数据库 API FastAPI Calcite 电商系统 MySQL 数据同步 ACK Web 应用 异步数据库 双主架构 循环复制 Deepseek 宝塔面板 Linux宝塔 Docker 生命周期 JumpServer JumpServer安装 堡垒机安装 Linux安装JumpServer 序列 核心机制 esxi esxi6 root密码不对 无法登录 web无法登录 Windows Windows server net3.5 .NET 安装出错 宝塔面板打不开 宝塔面板无法访问 SSL 堡垒机 跳板机 HTTPS Windows宝塔 Mysql重置密码 无法访问宝塔面板 查看硬件 Linux查看硬件 Linux查看CPU Linux查看内存 连接控制 机制 HTTPS加密 ES 协同 Serverless 无服务器 语言 scp Linux的scp怎么用 scp上传 scp下载 scp命令 日志文件 MIXED 3 修改DNS Centos7如何修改DNS Oracle 处理机制 Spring SQL 动态查询 Rsync RocketMQ 长轮询 配置 Linux 安全 服务器 防火墙 黑客 存储 缓存方案 缓存架构 缓存穿透 MySQL 9.3 HexHub 加密 场景 分页查询 索引 Canal 网络架构 工具 网络配置 聚簇 非聚簇 OB 单机版 开源 PostgreSQL 存储引擎 架构 InnoDB 线上 库存 预扣 ​Redis 机器学习 推荐模型 信息化 智能运维 响应模型 数据 业务 数据库锁 DBMS 管理系统 B+Tree ID 字段 Redis 自定义序列化 技术 AI 助手 人工智能 向量数据库 推荐系统 redo log 重做日志 分库 分表 自动重启 运维 Redis 8.0 Doris SeaTunnel SQLite-Web SQLite 数据库管理工具 GreatSQL Hash 字段 Postgres OTel Iceberg 查询 监控 单点故障 prometheus Alert 大模型 不宕机 sftp 服务器 参数 共享锁 SQLark Netstat Linux 服务器 端口 微软 SQL Server AI功能 Python Web 虚拟服务器 虚拟机 内存 崖山 新版本 高可用 优化 万能公式 云原生 Entity 开发 openHalo MVCC 容器化 SVM Embedding SpringAI • 索引 • 数据库 排行榜 排序 IT运维 分页 数据结构 流量 系统 数据备份 电商 OAuth2 Token PG DBA RDB AOF Testcloud 云端自动化 Redka 缓存 sqlmock 数据集成工具 Ftp EasyExcel MySQL8 同城 双活 MongoDB 容器 PostGIS 磁盘架构 数据脱敏 加密算法 分布式架构 分布式锁​ 聚簇索引 非聚簇索引 LRU 向量库 Milvus ZODB AIOPS StarRocks 数据仓库 Undo Log 主库 网络故障 窗口 函数 数据类型 分布式 集中式 1 池化技术 连接池 引擎 性能 IT dbt 数据转换工具 高效统计 今天这篇文章就跟大家 原子性 mini-redis INCR指令 连接数 Caffeine CP MCP 开放协议 Web 接口 字典 部署 模型 悲观锁 乐观锁 大表 业务场景 SSH R2DBC InfluxDB RAG HelixDB 管理口 对象 发件箱模式 速度 服务器中毒 事务隔离 Redisson 锁芯 JOIN INSERT COMPACT 核心架构 订阅机制 单线程 线程 Recursive Pottery 双引擎 QPS 高并发 Order 网络 分页方案 排版 传统数据库 向量化 启动故障 优化器 LLM Go 数据库迁移 仪表盘 频繁 Codis filelock 工具链 意向锁 记录锁 List 类型 Crash 代码 事务同步 UUIDv7 主键 订单 线程安全 Pump 数据分类 读写 事务 Java 异步化 group by 数据页 日志 Ansible