springboot 大数据量的情况下 按条件分页查询方案

SpringBoot提供了一种分页查询方案，可以在大数据量的情况下根据条件进行分页查询。SpringBoot提供了Pageable接口，可以让开发者根据需要指定查询的页码、页大小和排序规则，然后通过Page对象获取查询结果。

相关问题

springboot redis hash的数据怎么实现分页并条件查询

要实现 Spring Boot 和 Redis Hash 的分页并条件查询，可以使用 Redis 的 Hash 数据结构来存储数据。以下是基本的步骤：

1. 根据条件查询需要的数据，将数据存入 Redis 的 Hash 中；
2. 使用 Redis 的 HSCAN 命令获取符合条件的数据；
3. 对获取到的数据进行分页处理。

以下是示例代码：

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

public List<Map<Object, Object>> queryData(int pageNo, int pageSize, String hashKey, String pattern) {
    Cursor<Map.Entry<Object, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(hashKey, ScanOptions.scanOptions().match(pattern).build());
    List<Map.Entry<Object, Object>> list = new ArrayList<>();
    while (cursor.hasNext()) {
        list.add(cursor.next());
    }
    int startIndex = (pageNo - 1) * pageSize;
    if (startIndex >= list.size()) {
        return new ArrayList<>();
    }
    int endIndex = Math.min(startIndex + pageSize, list.size());
    List<Map.Entry<Object, Object>> subList = list.subList(startIndex, endIndex);
    List<Map<Object, Object>> result = new ArrayList<>();
    for (Map.Entry<Object, Object> entry : subList) {
        Map<Object, Object> map = new HashMap<>();
        map.put(entry.getKey(), entry.getValue());
        result.add(map);
    }
    return result;
}

在这个示例中，我们使用 RedisTemplate 来操作 Redis，其中 hashKey 是存储数据的 Hash 键名，pattern 是查询的匹配模式，pageNo 和 pageSize 是分页的页码和每页数据量。

我们使用 scan 方法获取符合条件的数据，并指定分页参数。然后，我们对获取到的数据进行分页处理，使用 subList 方法获取分页数据，并将其转换成 Map 的列表返回。

需要注意的是，HSCAN 命令是基于游标的扫描，而不是基于索引的分页。因此，我们需要在代码中实现分页逻辑。同时，还需要注意 Hash 中每个字段的类型必须是字符串类型，否则无法使用 HSCAN 命令进行扫描。

springboot mybatis 大量数据查询和插入

对于大量数据查询和插入，可以考虑以下几点优化：

1. 分页查询：可以使用 MyBatis 的分页插件 PageHelper 或者自己手动实现分页查询，避免一次查询大量数据导致内存溢出等问题。

2. 批量插入：可以使用 MyBatis 提供的批量插入接口，将数据分批次插入数据库，减少数据库的连接和关闭次数，提高插入效率。

3. 优化 SQL：可以通过分析 SQL 执行计划，优化 SQL 语句，加上索引等操作，提高查询效率。

4. 数据库连接池：可以使用数据库连接池，提高数据库连接的复用率，减少连接和关闭的时间。

5. 缓存：可以将查询结果缓存到内存中，避免重复查询数据库，提高查询效率。

总之，针对具体情况进行针对性的优化，可以有效提高查询和插入效率。