GaussDB T 分页查询SQL及优化

分页查询在数据库应用中非常常见，用的不好很容易出现性能问题，下面讨论几种常 见的分页查询场景。分页查询一般是要求排序的，如果可以不排序，性能一般没有问 题，下面重点讨论需要排序的情况。

常见分页查询写法有以下两种:

第一种

select * from
( select a.*, rownum rn from
( select * from tab1 u where status = 1 order by u.id) a where rownum <= 500
)b
where rn >= 1

第二种

select * from tab1 u where status = 1 order by u.id limit 500, 1

场景优化及建议

场景1

场景描述: select * from tab1 u where status = 1查出的数据非常多，表中90%以上的数据满足条件。
优化建议: 为了避免对大表全表扫描并且排序，建议走排序字段的索引规避排序 (index full sacn)，尤其是大部分的查询是访问第一页或前几页的话，这样性能是很高的。

场景2

场景描述: select * from tab1 u where status = 1查出的数据非常少，表中5%以下数据满足条件
优化建议: 此时应该走where条件的索引。

场景3

场景描述: 如果是对一个大表不断翻页，直到把数据处理完
优化建议: 如果还用普通的分页查询的SQL，那么越往后会越慢，很多数据会重 复扫描，效率很低。
比较好的做法如下:

select a.*, rownum rn from
( select * from tab1 u where status = 1 and id > :max_id order by u.id) a where rownum <= 500
或者
select * from tab1 where id > :max_id order by id limit 500;

每次获取上次的最大ID，查询时指定大于上次的最大ID，走ID索引实际不排序， 这样的效率会比较高，每次查询的效率也是比较稳定的。

场景4

场景描述: 需要对统计分页数据的总数，并且数据量很大
优化建议: 如果每次分页查询都需要统计总数，并且数据量还很大，那么性能肯 定很差，建议业务上对结果缓存或者不统计总数，例如可以显示前10页。