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数据库分页查询时，必须返回一个用于分页的token，这个token可以直接用于定位下一页的第一条数据。不能简单的使用limit offset的偏移量作为page token，在数据量大时无法降低查询时间复杂度。
简介
这个观点的核心在于提高大数据集分页查询的效率。当数据量非常大时，使用 LIMIT 和 OFFSET 语句分页可能会导致性能问题，因为数据库需要跳过 OFFSET 指定数量的行来检索数据，这就意味着随着 OFFSET 的增加，查询效率会逐渐降低。
为了解决这个问题，可以使用基于游标（Cursor）或者称为 "Seek Method" 的分页方法。这种方法不是通过指定要跳过的记录数量来检索下一页，而是通过记录上一页最后一条记录的某个唯一键（通常是主键或者唯一索引），然后查询所有排序后的下一组记录。
这里是一个简单的示例，假设我们有一个 users 表，其中包含一个自增的 id 字段作为主键。
首先，我们需要一个 API，它不是接受一个页码，而是接受一个 last_seen_id（上一页最后一个用户的 ID）作为参数来获取下一页的数据。
代码
下面是一个示例代码，它使用 Flask 框架创建一个分页 API。为了简单起见，这个例子不包括数据库连接的细节：
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from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)# 假设我们有一个数据库查询函数def query_db(query, args=(), one=False):# 这里应该是执行数据库查询的代码，比如使用 pymysql 或者 sqlalchemy# 这里只是为了示例，不提供具体实现pass# 分页查询的API@app.route('/users', methods=['GET'])def get_users():# 设置默认每页数量和最大数量default_page_size = 10max_page_size = 100# 从请求中获取 last_seen_id 和每页数量参数last_seen_id = request.args.get('last_seen_id', None)page_size = int(request.args.get('page_size', default_page_size))# 限制page_size不能超过最大限制if page_size > max_page_size:page_size = max_page_size# 创建查询，使用 last_seen_id 定位下一页数据if last_seen_id:query = "SELECT * FROM users WHERE id > %s ORDER BY id ASC LIMIT %s"args = (last_seen_id, page_size)else:# 如果没有提供 last_seen_id，就返回第一页数据query = "SELECT * FROM users ORDER BY id ASC LIMIT %s"args = (page_size,)# 执行查询users = query_db(query, args)# 将查询结果转换为字典列表# 假设每个 user 是一个元组(id, name)users_list = [{'id': user[0], 'name': user[1]} for user in users]last_seen_id = users[-1][0] if users else None# 返回JSON响应return jsonify({'users': users_list,'last_seen_id': last_seen_id})# 启动Flask应用if __name__ == '__main__':app.run(debug=True) |
使用这个 API，客户端可以通过指定 last_seen_id 参数来获取下一页的数据，例如 /users?last_seen_id=100&page_size=20 将获取 ID 大于 100 的下一页 20 条用户记录。
这种方法的优点是，无论你要获取的是第一页还是第一百万页，查询的效率都是一样的，因为数据库总是从上一页的最后一个 id 开始查找下一组记录，而不需要跳过任何行。这样可以大大提高查询的效率，尤其是在处理大型数据集时。
到此这篇关于mysql中token的作用的文章就介绍到这了。
