postgresql 分页查询 offset 数据量上千万会有性能问题吗

在 PostgreSQL 中，使用 OFFSET 进行分页查询时，会跳过前面指定数量的行，然后返回接下来的指定数量的行。如果 OFFSET 的数据量达到上千万级别，可能会导致性能问题。

对于大规模的 OFFSET，PostgreSQL 需要扫描大量的数据并跳过指定的行数，这会消耗大量的时间和计算资源。因此，当 OFFSET 数据量达到上千万级别时，查询的性能可能会受到影响。

为了解决这个性能问题，可以使用其他一些优化的方法替代 OFFSET 分页。例如，可以使用游标（cursor）来分批获取数据，以减少不必要的数据扫描。另一种方法是使用基于唯一索引的键来分页查询，通过记录上一页的最后一条数据的键，在下一页查询时直接使用键范围来限定查询结果，避免大量的数据扫描。

此外，对于超大数据量的分页查询，还可以考虑使用垂直分片和水平分片等数据库分片技术来提高查询性能。这些方法可以将数据分散储存在多个节点上，从而减少单个节点的数据量，提高查询效率。

总结而言，当 OFFSET 数据量达到上千万级别时，PostgreSQL 的分页查询可能会遇到性能问题。为了解决这个问题，可以使用游标、基于唯一索引的键分页查询、数据库分片等优化方法来提高查询性能。

相关问题

postgresql分页用法_PostgreSQL 分页, offset, 返回顺序, 扫描方法原理(seqscan, index scan, index only scan, bitmap scan...

PostgreSQL 分页使用 OFFSET 和 LIMIT 关键字，例如：

SELECT * FROM my_table ORDER BY id OFFSET 10 LIMIT 10;

这将返回从第 11 行开始的 10 行数据。

在使用 OFFSET 和 LIMIT 进行分页时，需要注意返回数据的顺序，以及扫描方法的原理。

返回顺序可以通过 ORDER BY 子句控制，以确保结果按照特定的列进行排序。在使用 OFFSET 和 LIMIT 时，最好根据唯一键或者主键进行排序，以提高查询效率。

扫描方法的原理包括 seqscan、index scan、index only scan、bitmap scan 等。其中，seqscan 是一种简单的扫描方法，它按照表中数据的物理存储顺序进行扫描。而 index scan 则是通过索引进行扫描，它可以利用索引快速定位数据。index only scan 则是在索引中获取所需数据，而不需要访问数据表，因此查询速度更快。bitmap scan 是一种基于位图的扫描方法，它可以通过对多个索引进行并集或交集操作，快速定位并返回所需数据。

在实际应用中，应根据数据量和查询需求选择最合适的扫描方法，以提高查询性能。

postgresql 分页

postgresql分页是指在查询数据时，将结果按照一页一页的形式返回给用户，以便用户可以分批次地获取数据。在postgresql中，可以使用LIMIT和OFFSET子句来实现分页查询。

LIMIT子句用于指定每一页返回的记录数量，而OFFSET子句用于指定起始位置的偏移量。通过配合使用这两个子句，可以实现对数据的分页查询。

例如，在mapper层对数据进行处理时，可以使用LIMIT和OFFSET子句来实现分页查询。具体的sql语句可以类似下面的样子：

SELECT A.uid, A.name, A.type, A.ph, A.organic, A.n, A.p, A.k, A.cjqydm 
FROM tb_village A
WHERE A.name LIKE CONCAT('%', #{name}, '%')
OFFSET #{page}::bigint
LIMIT #{limit}::bigint

其中，#{name}表示查询条件中的名称，#{page}表示当前页数，#{limit}表示每页返回的记录数量。通过将实际的参数传入到sql语句中，就可以实现分页查询。

在controller层对数据的参数进行调整时，可以根据用户请求的页数和每页记录数量来计算出对应的偏移量和限制数量，然后将这些参数传递给mapper层进行查询。具体的代码可以类似下面的样子：

@RequestMapping("/GetVillageList.in")
@ResponseBody
public String GetVillageList(@RequestParam Map map) {
    Integer page = Integer.parseInt((String) map.get("page"));
    Integer limit = Integer.parseInt((String) map.get("limit"));
    map.put("page", (page - 1) * limit);
    map.put("limit", limit);
    ResultModel resultModel = new ResultModel();
    List<Map> a = mapMapper.likeList(map);
    if (a != null) {
        resultModel.data = a;
    } else {
        resultModel.type = "error";
    }
    return gson.toJson(resultModel);
}

通过对请求参数进行处理，将计算出的偏移量和限制数量传递给mapper层的sql语句，就可以实现分页查询功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PostGreSQL分页查询](https://blog.csdn.net/VIP_1205169154/article/details/121673187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [postgresql的分页](https://blog.csdn.net/qq_36213352/article/details/87023315)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]