不需要担心数据库性能优化问题的日子已经一去不复返了。
随着时代的进步，随着野心勃勃的企业想要变成下一个 Facebook，随着为机器学习预测收集尽可能多数据的想法的出现，作为开发人员，我们要不断地打磨我们的 API，让它们提供可靠和有效的端点，从而毫不费力地浏览海量数据。
如果你做过后台开发或数据库架构，你可能是这么分页的：
如果你真的是这么分页，那么我不得不抱歉地说，你这样做是错的。
你不以为然？没关系。Slack、Shopify 和 Mixmax 这些公司都在用我们今天将要讨论的方式进行分页。
我想你很难找出一个不使用 OFFSET 和 LIMIT 进行数据库分页的人。对于简单的小型应用程序和数据量不是很大的场景，这种方式还是能够“应付”的。
如果你想从头开始构建一个可靠且高效的系统，在一开始就要把它做好。
今天我们将探讨已经被广泛使用的分页方式存在的问题，以及如何实现高性能分页。
OFFSET 和 LIMIT 有什么问题？
正如前面段落所说的那样，OFFSET 和 LIMIT 对于数据量少的项目来说是没有问题的。
但是，当数据库里的数据量超过服务器内存能够存储的能力，并且需要对所有数据进行分页，问题就会出现。
为了实现分页，每次收到分页请求时，数据库都需要进行低效的全表扫描。
什么是全表扫描？全表扫描 (又称顺序扫描) 就是在数据库中进行逐行扫描，顺序读取表中的每一行记录，然后检查各个列是否符合查询条件。这种扫描是已知最慢的，因为需要进行大量的磁盘 I/O，而且从磁盘到内存的传输开销也很大。
这意味着，如果你有 1 亿个用户，OFFSET 是 5 千万，那么它需要获取所有这些记录 (包括那么多根本不需要的数据)，将它们放入内存，然后获取 LIMIT 指定的 20 条结果。
也就是说，为了获取一页的数据：
需要先获取 5 万行。这么做是多么低效？
如果你不相信，可以看看这个例子：https://www.db-fiddle.com/f/3JSpBxVgcqL3W2AzfRNCyq/1?ref=hackernoon.com
左边的 Schema SQL 将插入 10 万行数据，右边有一个性能很差的查询和一个较好的解决方案。只需单击顶部的 Run，就可以比较它们的执行时间。第一个查询的运行时间至少是第二个查询的 30 倍。
数据越多，情况就越糟。看看我对 10 万行数据进行的 PoC
https://github.com/IvoPereira/Efficient-Pagination-SQL-PoC?ref=hackernoon.com
现在你应该知道这背后都发生了什么：OFFSET 越高，查询时间就越长。
替代方案
你应该这样做：
这是一种基于指针的分页。
你要在本地保存上一次接收到的主键 (通常是一个 ID) 和 LIMIT，而不是 OFFSET 和 LIMIT，那么每一次的查询可能都与此类似。
为什么？因为通过显式告知数据库最新行，数据库就确切地知道从哪里开始搜索（基于有效的索引），而不需要考虑目标范围之外的记录。
比较这个查询：
和优化的版本：
返回同样的结果，第一个查询使用了 12.80 秒，而第二个仅用了 0.01 秒。
要使用这种基于游标的分页，需要有一个惟一的序列字段 (或多个)，比如惟一的整数 ID 或时间戳，但在某些特定情况下可能无法满足这个条件。
我的建议是，不管怎样都要考虑每种解决方案的优缺点，以及需要执行哪种查询。
如果需要基于大量数据做查询操作，Rick James 的文章提供了更深入的指导。
如果我们的表没有主键，比如是具有多对多关系的表，那么就使用传统的 OFFSET/LIMIT 方式，只是这样做存在潜在的慢查询问题。我建议在需要分页的表中使用自动递增的主键，即使只是为了分页。
