摘要:整个代码形似代码它的原理很简单,其实就是利用可以利用的来加速分页。需要提醒的是,上需要有才有意义,而且它可以有多列采用这种方式的分页可以避免上述分页的潜在危险当页数达到一定量之后,分页速度会严重下降。
凡事做过页面的,一般对分页不会陌生,也不会觉得它有多难:就是limit + offset的组合就可以了呀。但是,危险往往都是从最不起眼的地方开始的。在这里,我先说一下我之前在用MongoDB时遇到的问题。这类问题同样会出现在这种分页方式上。
当时,我需要对于MongoDB中的数据进行处理,每次处理一批,也相当于是按页来操作数据啦。这个没啥难度,直接使用API中的find + skip + limit就可以轻易搞定。迅速把程序写完之后就开始拿产品库开搞了。刚开始一切正常,可过了没多久,就发现整个程序的性能下降了。进入Mongo一查,发现是Table Scan。哇,那个collection中有上千万的数据啊!
此处略去3000字。
总之,问题最后解决了,程序又运行如飞。而解决之道很简单:只用find + limit,不再使用skip(原因自己想)。只不过在find中加了一个条件:上一批的最后一个document的_id。整个代码形似(groovy代码):
if (docId) { batch = collection.find(["_id": ["$gt": docId]] as Document).limit(BATCH_SIZE) } else { batch = collection.find().limit(BATCH_SIZE) } docId = batch[-1]["_id"]
它的原理很简单,其实就是利用可以利用的index来加速分页。这种思想跟今天看到的文章的思路如出一辙,不再使用offset,寻找能达到同样效果的index,用它来助力搜索。因此,文中给出的方案跟上面的代码类似:
SELECT ... FROM ... WHERE ... AND id < ?last_seen_id ORDER BY id DESC FETCH FIRST 10 ROWS ONLY
这种分页方式被称为“seek method”,其中的id被称为“seek predicate”。典型的seek predicate还可以是日期。需要提醒的是,seek predicate上需要有index才有意义,而且它可以有多列!采用这种方式的分页可以避免上述分页的潜在危险:当页数达到一定量之后,分页速度会严重下降。
关于seek method,还可以参考下面的文章:
https://blog.jooq.org/2013/10...
http://use-the-index-luke.com...
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