一、引言
在 Web 应用和数据分析中，分页是处理大量数据的必备功能。想象一下，如果没有分页，社交媒体的动态流、电商平台的商品列表都将变成无穷无尽的长页面，用户体验和系统性能都会受到严重影响。本文将深入探讨 SQL 中各种分页方法的原理、适用场景及最佳实践，帮助你在不同场景下选择最合适的分页策略。
二、基础分页：LIMIT + OFFSET
2.1 基本语法与原理
LIMIT 和 OFFSET 是 SQL 中最常用的分页工具，几乎所有数据库都支持。其核心逻辑是：先跳过 OFFSET 指定的行数，再返回 LIMIT 指定的行数。
SELECT * FROM users ORDER BY created_at LIMIT 10 OFFSET 20; -- 返回第21-30行数据
2.2 性能陷阱
虽然语法简单，但 LIMIT + OFFSET 在处理大偏移量时存在严重性能问题。例如，当查询 "OFFSET 100000 LIMIT 10" 时，数据库需要先扫描前 100,000 行数据，即使这些数据最终不会被返回。
优化建议：
避免超深分页（如超过 10,000 页）
结合业务需求限制最大页数（如只允许访问前 100 页）
2.3 数据重复风险
当排序字段存在重复值时，不同页可能返回相同数据。例如：
-- 错误示例：可能导致数据重复 SELECT * FROM posts ORDER BY category LIMIT 10 OFFSET 10;-- 正确示例：添加唯一字段确保排序唯一性 SELECT * FROM posts ORDER BY category, id LIMIT 10 OFFSET 10;
三、书签分页（Bookmark Pagination）
3.1 核心思想
书签分页通过记录上一页的最后一条数据的某个值（如时间戳或 ID），作为下一页查询的起点条件。这种方法避免了偏移量计算，性能更稳定。
3.2 实现示例
-- 第1页查询 SELECT * FROM posts ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;-- 假设第1页最后一条记录的created_at是'2025-06-18 10:00:00' -- 第2页查询 SELECT * FROM posts WHERE created_at < '2025-06-18 10:00:00' ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;
3.3 优缺点分析
- 优点：
- 查询性能与页数无关，始终高效
- 数据一致性强，不受插入 / 删除操作影响
- 缺点：
- 只能实现顺序翻页（上一页 / 下一页）
- 需要前端配合保存书签值
四、键集分页（Keyset Pagination）
4.1 多字段排序解决方案
当排序字段存在重复值时，使用单字段书签可能导致数据丢失。键集分页通过组合多个字段作为书签条件，解决了这个问题。
4.2 复合条件实现
-- 第1页查询 SELECT * FROM posts ORDER BY category, created_at DESC, id DESC LIMIT 10;-- 假设第1页最后一条记录是(category='技术', created_at='2025-06-18', id=100) -- 第2页查询 SELECT * FROM posts WHERE (category < '技术')OR (category = '技术' AND created_at < '2025-06-18')OR (category = '技术' AND created_at = '2025-06-18' AND id < 100) ORDER BY category, created_at DESC, id DESC LIMIT 10;
4.3 应用场景
- 电商平台按分类 + 价格排序的商品列表
- 社交媒体按话题 + 时间排序的动态流
五、窗口函数分页
5.1 高级排序需求
窗口函数如 ROW_NUMBER ()、RANK () 可以为结果集生成序号，适用于复杂排序场景。
5.2 语法示例
-- 对结果集按用户分组并按分数排序，取每组前N条 SELECT * FROM (SELECT *,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY score DESC) AS rnFROM exam_results ) AS subquery WHERE rn <= 3; -- 取每个用户的前三名成绩
5.3 性能考量
窗口函数需要扫描全量数据，对于超大数据集可能性能不佳。建议配合 WHERE 条件缩小数据范围后再使用。
六、不同分页方法的性能对比
| 分页方法 | 数据量 | 查询时间（示例） | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| LIMIT + OFFSET | 10 万行 | OFFSET 100: 0.1s | 小数据量、浅分页 |
| 10 万行 | OFFSET 10000: 2s | 性能急剧下降 | |
| 书签分页 | 10 万行 | 始终 < 0.1s | 大数据量、顺序翻页 |
| 键集分页 | 10 万行 | 始终 < 0.1s | 多字段排序场景 |
| 窗口函数 | 10 万行 | 0.5s | 复杂排序需求 |
七、最佳实践指南
7.1 分页方案选择策略
- 优先使用书签 / 键集分页处理大数据量
- 对于小数据量（如 < 10,000 条），LIMIT + OFFSET 足够高效
- 窗口函数适用于复杂业务逻辑（如分组排名），但需注意性能
7.2 性能优化建议
- 为排序字段添加复合索引（如 ORDER BY category, created_at）
- 避免在排序字段上使用函数（如 ORDER BY UPPER (name)）
- 定期清理历史数据或进行数据归档
7.3 前端实现注意事项
- 对于书签分页，需在 URL 或状态管理中保存当前页的书签值
- 提供 "下一页" 按钮而非精确页码选择，减少超深分页需求
- 实现无限滚动时，需处理边界情况（如无更多数据）
八、总结
分页是数据库查询中的常见需求，但简单的 LIMIT + OFFSET 并非适用于所有场景。通过理解各种分页方法的原理和适用场景，结合业务需求选择合适的方案，能够显著提升系统性能和用户体验。在实际应用中，建议通过数据库查询分析工具（如 EXPLAIN 命令）监控分页查询的执行计划，持续优化索引和查询语句。
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