💡 **基础分页的局限性：** 传统`LIMIT OFFSET`方法在处理千万级数据时存在严重性能问题，包括全表扫描、大量数据丢弃导致响应缓慢，以及大偏移量可能引发内存爆炸和临时文件生成，这在实际业务中是不可接受的。
🚀 **中级优化方案：子查询与索引覆盖：** 通过使用子查询预先通过覆盖索引定位到起始ID，然后主查询再基于此ID进行范围过滤，可以显著提升查询速度，相比`OFFSET`方案性能提升可达10倍以上，但对索引有较高要求。
🌟 **阿里级方案：游标分页（Cursor Pagination）：** 这种方案通过上一页的最后一条记录（如`create_time`）作为游标锚点，避免使用`OFFSET`。它能完美利用索引的有序性，实现无论查询到第多少页，响应时间都保持稳定且快速，尤其适合需要无限滚动的现代应用，但不支持随机跳页。
🏗️ **终极方案：分库分表与二级索引：** 对于亿级以上的数据量，通常采用水平分片（如按ID哈希分库）并维护全局索引表，通过索引表快速定位目标记录的主键ID，再路由到具体分片查询，这是应对超大规模数据的有效架构。
🛡️ **面试加分项：异常处理与健壮性：** 在大数据分页场景下，需要考虑深分页保护（如超过阈值触发异步导出）、数据一致性（使用稳定字段如ID而非时间戳以避免跳动），以及应用缓存策略（如预加载热门查询结果）来提升系统的健壮性和用户体验。
Fox 2025-10-25 08:02 广东
如何在实际业务中，如何处理大数据分页？
SELECT * FROM orders ORDER BY create_time DESC LIMIT 10 OFFSET 1000000;优化原理：1、子查询先通过覆盖索引快速定位到起始ID2、主查询通过主键ID范围过滤3、相比OFFSET方案，性能提升10倍+适用场景：数据量在100万-5000万级别必须有合适的索引（create_time需建立二级索引）三、阿里级方案：游标分页（Cursor Pagination）SELECT * FROM ordersWHERE id <= (SELECT id FROM orders ORDER BY create_time DESC LIMIT 1000000, 1)ORDER BY create_time DESC LIMIT 10;
技术要点：-- 第一页SELECT * FROM ordersWHERE create_time <= NOW()ORDER BY create_time DESC LIMIT 10;-- 后续页（假设上一页最后一条记录的create_time是'2025-06-20 15:30:00'）SELECT * FROM ordersWHERE create_time < '2025-06-20 15:30:00'ORDER BY create_time DESC LIMIT 10;
五、面试加分项：异常情况处理// 伪代码示例List<Long> ids = indexTable.query("WHERE user_id=? ORDER BY create_time DESC", userId);List<Order> orders = shardingService.batchGetByIds(ids);
作者丨Fox
来源丨公众号：Fox爱分享（ID：dcl_yc）
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