凡事做過頁面的,一般對分頁不會陌生,也不會覺得它有多難:就是limit + offset的組合就可以了呀。但是,危險往往都是從最不起眼的地方開始的。在這裡,我先說一下我之前在用mongodb時遇到的問題。這類問題同樣會出現在這種分頁方式上。
當時,我需要對於mongodb中的資料進行處理,每次處理一批,也相當於是按頁來運算元據啦。這個沒啥難度,直接使用api中的find + skip + limit就可以輕易搞定。迅速把程式寫完之後就開始拿產品庫開搞了。剛開始一切正常,可過了沒多久,就發現整個程式的效能下降了。進入mongo一查,發現是table scan。哇,那個collection中有上千萬的資料啊!
此處略去3000字。
總之,問題最後解決了,程式又執行如飛。而解決之道很簡單:只用find + limit,不再使用skip(原因自己想)。只不過在find中加了乙個條件:上一批的最後乙個document的_id。整個**形似(groovy**):
if (docid) else
docid = batch[-1]['_id']
它的原理很簡單,其實就是利用可以利用的index來加速分頁。這種思想跟今天看到的文章的思路如出一轍,不再使用offset,尋找能達到同樣效果的index,用它來助力搜尋。因此,文中給出的方案跟上面的**類似:
select ...
from ...
where ...
and id < ?last_seen_id
order by id desc
fetch first 10 rows only
這種分頁方式被稱為「seek method」,其中的id被稱為「seek predicate」。典型的seek predicate還可以是日期。需要提醒的是,seek predicate上需要有index才有意義,而且它可以有多列!採用這種方式的分頁可以避免上述分頁的潛在危險:當頁數達到一定量之後,分頁速度會嚴重下降。 何時採用SOA,何時不採用SOA
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