到底要怎么做分页?
真实情况是, 我做了一些分页相关的业务, 但是确实没有深入思考过分页. 今天旭神介绍了一些分页相关的方案, 我觉得非常有所收益, A一篇文章记录
基于和Claude-3.7对话 + Gemini 总结生成
痛点
性能：如何高效地跳过大量数据，只读取目标页的数据？
一致性/稳定性：在数据频繁增删改的情况下，如何保证用户翻页时数据不重复、不遗漏（即"页面漂移"问题）？
易用性与复杂性：如何在实现高效分页的同时，保持API和实现的简洁性？
常见的数据库分页方法
主要有两种主流的分页方法：OFFSET法和SEEK法（也称Keyset Pagination或游标分页）。
OFFSET 法 (Offset-Based Pagination)
这是最直观也是早期最常用的方法。其原理是指定一个OFFSET（跳过的记录数）和LIMIT（每页的记录数）。
原理分析
OFFSET法的核心思想是"跳过N行，然后取M行"。例如，获取第3页，每页10条数据，那么就需要跳过 (3-1)*10 = 20 条数据，然后取10条。
优点：
实现简单，几乎所有关系型数据库都原生支持 LIMIT 和 OFFSET (或其变种关键字)。
可以直接跳转到任意页码。
缺点：
性能瓶颈：数据库通常需要扫描 OFFSET + LIMIT 数量的行，然后丢弃掉前面的 OFFSET 行。当 OFFSET 很大时（即用户翻到很深的页码），扫描的行数会非常多，导致查询性能急剧下降。
引用: "the database must count all rows from the beginning until it reaches the requested page."
页面漂移：如果在用户翻页的间隙，有新的数据插入到当前页之前，或者有数据从当前页之前删除，那么用户在点击"下一页"时，看到的数据可能会有重复或者遗漏。这是因为 OFFSET 是基于数据在查询时的瞬时排序位置。
最佳实践
SQL示例 (以PostgreSQL/MySQL为例):
假设我们有一个sales表，按sale_date降序排列。获取第11页，每页10条数据（即跳过100条，取10条）：
-- 假设 page = 11, limit = 10
-- offset = (page - 1) * limit = (11 - 1) * 10 = 100
SELECT *
FROM sales
ORDER BY sale_date DESC
LIMIT 10 OFFSET 100;
常见误区：
误区1：认为OFFSET法在数据量不大或浅层分页时性能尚可，就全局采用。但随着业务发展，数据量增长后性能问题会逐渐暴露。
误区2：忽略页面漂移问题。对于更新不频繁或对一致性要求不高的场景可能可以接受，但对于交易流水、社交feed等场景则可能是严重问题。
SEEK 法 (Keyset Pagination / Cursor-Based Pagination)
SEEK法的核心思想是利用上一页最后一条数据的排序键值作为"锚点"或"游标"，来查询下一页的数据。
原理分析
它不关心跳过了多少行，而是关心"从哪里开始取下一批数据"。例如，如果上一页最后一条销售记录的 sale_date 是 2023-10-26 10:00:00，并且其唯一ID是 12345，那么下一页的数据就是 sale_date < '2023-10-26 10:00:00' 或者 (sale_date = '2023-10-26 10:00:00' AND id < 12345) 的记录（假设按日期和ID降序）。
优点：
高性能且稳定：查询通常能高效利用索引（如 (sale_date, id) 上的索引），无论翻到多深的页码，查询的扫描范围相对固定，性能不会随页码增加而显著下降。
引用: "the database can truly skip the rows from the previous pages. On top of that, you will also get stable results if new rows are inserted."
结果稳定：由于是基于实际数据的值来定位，即使在翻页间隙有数据增删，只要新数据不影响当前"锚点"的相对位置，分页结果就不会漂移。
缺点：
实现相对复杂：WHERE条件需要根据排序字段和上一页的末尾数据动态构建。
排序键要求：排序依据的列（组合）必须能唯一确定一条记录的顺序，即排序必须是"确定性的 (deterministic)"。通常意味着 ORDER BY子句中需要包含一个唯一键（如主键）。
不能直接跳页：只能获取"上一页"或"下一页"，无法直接跳转到指定页码（如第100页），因为不知道第99页的最后一个值是什么。
方向改变复杂：如果要支持反向浏览（从后往前），查询条件和排序方向都需要相应调整。
最佳实践
SQL示例 (以PostgreSQL为例，假设按 sale_date DESC, sale_id DESC 排序):
获取第一页：
SELECT sale_id, sale_date, amount
FROM sales
ORDER BY sale_date DESC, sale_id DESC
LIMIT 10;
假设第一页最后一条是 (sale_date='2023-10-27', sale_id=998)。
获取第二页：
-- ?1 = '2023-10-27', ?2 = 998
SELECT sale_id, sale_date, amount
FROM sales
WHERE (sale_date, sale_id) < (?1, ?2) -- 使用 Row Values 语法
ORDER BY sale_date DESC, sale_id DESC
LIMIT 10;
一些新的DB或NoSQL数据库
MongoDB:
OFFSET法: db.collection.find().sort({sale_date: -1}).skip(100).limit(10) (同样有 skip 的性能问题)
SEEK法: 利用 _id 或排序字段进行范围查询，如 db.collection.find({sale_date: {$lt: last_sale_date_from_prev_page}}).sort({sale_date: -1}).limit(10)。如果 sale_date 不唯一，则需要组合 _id：db.collection.find({$or: [{sale_date: {$lt: last_sale_date}}, {sale_date: last_sale_date, _id: {$lt: last_id}}]}).sort({sale_date: -1, _id: -1}).limit(10)
Elasticsearch:
OFFSET法: from 和 size 参数。from 大时性能会下降。
SEEK法: search_after 参数，推荐用于深度分页。它使用上一页最后文档的排序值来进行下一次查询。
参考: Elasticsearch官方文档 - Search After https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/paginate-search-results.html#search-after
前后端接口定义
基于OFFSET法的API
请求：
GET /api/v1/sales?page=3&page_size=20
// 或者
GET /api/v1/sales?offset=40&limit=20
响应：
{
"data": [
// ... 销售记录列表 ...
],
"meta": {
"current_page": 3,
"page_size": 20,
"total_items": 1530, // 获取总数通常需要额外COUNT查询，或在某些场景下可以估算/缓存
"total_pages": 77
}
}
基于SEEK法(游标)的API
请求 (第一页)：
GET /api/v1/sales?limit=20
请求 (下一页，假设上一页最后一条记录的游标是 "MjAyMy0xMC0yN1QxMDowMDowMFo_OTk4")：
GET /api/v1/sales?limit=20&after_cursor=sdiofu93849
游标 after_cursor 通常是上一页最后一条记录的关键排序字段值的组合（可能经过编码，如Hash之后的Namespace+{Cursor}的组合
响应：
{
"data": [
// ... 销售记录列表 ...
],
"meta": {
"next_cursor": "sdiofu93849", // 指向下一页的游标，如果为null或不存在则表示没有更多数据
"has_next_page": true, // 或者直接用 next_cursor 是否存在来判断
"count_in_page": 20 // 当前页实际返回数量
}
}
注意：SEEK法通常不方便提供 total_items 和 total_pages，因为这需要额外的 COUNT(*) 查询，会抵消SEEK法带来的部分性能优势。对于无限滚动场景，用户通常也不关心总页数。
性能考量
索引：无论哪种分页方式，ORDER BY 子句中涉及的列都应该建立合适的索引。对于SEEK法，一个覆盖 ORDER BY 列和 WHERE 条件列的复合索引至关重要。
COUNT(*) 的代价：在OFFSET法中，获取总条目数（用于计算总页数）通常需要执行 SELECT COUNT(*) FROM table WHERE ...。当表很大且WHERE条件复杂时，这个COUNT操作本身也可能很慢。
优化COUNT：某些场景下可以接受估算值，或者定期缓存总数。对于PostgreSQL，EXPLAIN SELECT ... 的结果中会包含行数估算，但可能不精确。
总结与选择建议
特性
OFFSET 法
SEEK 法 (Keyset/游标)
性能
深分页时性能差
性能稳定，不受页码深度影响
跳页
支持随机跳页
不支持随机跳页，仅支持上一页/下一页
数据稳定性
可能出现页面漂移
结果相对稳定
实现复杂度
简单
相对复杂，需处理游标和确定性排序
获取总数
较容易（但COUNT可能慢）
困难/不推荐
适用场景
数据量小、浅分页、需要跳页功能
数据量大、无限滚动、高性能要求
优先考虑SEEK法：对于需要高性能和数据稳定性的场景，尤其是在无限滚动、feed流等场景，SEEK法是更优的选择。
混合策略：对于某些既需要跳页又关注深分页性能的后台管理系统，可以考虑：
浅层页（如前100页）使用OFFSET法，允许用户快速跳转。
当用户请求超过一定页码阈值时，提示用户"后续页面请使用上一页/下一页浏览"，并切换到SEEK法。
务必保证确定性排序：无论哪种方法，ORDER BY子句都应包含唯一键，以确保排序的确定性，这是分页正确的基石。
API设计清晰：向前端明确分页方式（页码还是游标），并提供必要的元信息。
后端分页虽然是一个老生常谈的话题，但随着数据体量的不断膨胀，其重要性日益凸显。选择合适的分页策略，并结合数据库特性进行优化，是构建高性能、可扩展应用的必要环节。
参考资料
https://use-the-index-luke.com/sql/partial-results/fetch-next-page (本文的核心参考，提供了OFFSET和SEEK法的详细对比和SQL示例)
PostgreSQL Official Documentation - LIMIT and OFFSET: https://www.postgresql.org/docs/current/queries-limit.html
Elasticsearch Official Documentation - Paginate search results (Search After): https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/paginate-search-results.html#search-after