深分页问题：为什么你的分页查询会卡住？解决方案来了！

主要观点总结

本文主要探讨了深分页问题及其解决方案，特别是在大数据量场景下的挑战。文章介绍了传统的分页查询方式面临的问题，如性能下降甚至数据库崩溃。然后详细阐述了多种解决方案，包括游标分页、子查询优化、延迟查询、缓存分页数据、业务限制等。最后重点介绍了Elasticsearch的Search After机制，该机制通过基于上一页最后一条记录的排序值作为下一页查询的起始点，避免了偏移量的计算，提供了高效稳定的分页查询方式。

关键观点总结

关键观点1: 深分页问题的核心：偏移量越大，查询效率越低。

传统的分页查询方式在大数据量场景下，随着偏移量的增加，查询性能急剧下降，甚至可能导致数据库崩溃。

关键观点2: 游标分页（Cursor-based Pagination）

这是一种基于唯一标识（如ID或时间戳）的分页方式，通过记录上一次查询的最后一条记录的标识，下一次查询时直接从该标识之后开始查询，避免了偏移量的计算，性能稳定。但其限制是用户无法直接跳转到某一页，只能一页一页地往下翻。

关键观点3: 子查询优化

通过子查询定位到偏移量的起始位置，再查询数据，性能比直接使用LIMIT offset, size好一些。但仍然无法完全解决深分页的性能问题，且该方法依赖于ID的有序性。

关键观点4: Elasticsearch的Search After机制

Elasticsearch通过基于上一页最后一条记录的排序值作为下一页查询的起始点，完全避免了偏移量的计算，能够高效稳定地返回下一页的数据。该机制适用于海量数据场景，具有性能稳定、灵活性高等优势。但也存在一些局限性，如无法跳页、依赖排序字段等。

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