从12s到200ms，MySQL两千万订单数据6种深度分页优化解析

主要观点总结

本文介绍了在电商平台中遇到订单查询接口响应时间飙升问题的背景，深入解析了深度分页的技术黑箱，并给出了包括游标分页、延迟关联、覆盖索引优化、分区表、预计算分页和集成Elasticsearch在内的六种实战优化方案。文章旨在帮助读者理解并解决大数据量下的分页效率问题。

关键观点总结

关键观点1: 深度分页问题

当数据库数据量突破千万级时，传统的深度分页机制会造成I/O资源的巨大浪费，导致关键业务查询的链式阻塞。

关键观点2: 游标分页

通过记录上一页最后一条记录的标识，实现基于有序且唯一字段的快速定位，避免OFFSET扫描。

关键观点3: 延迟关联

通过子查询获取主键范围，再关联主表获取完整数据，减少回表次数，利用覆盖索引优化性能。

关键观点4: 覆盖索引优化

创建包含查询字段的联合索引，避免回表操作，提高查询效率。

关键观点5: 分区表

将大表按时间或哈希值水平拆分，缩小扫描范围，提高查询效率。

关键观点6: 预计算分页

通过异步任务预生成分页数据，存储到Redis或物化视图，适合数据更新频率低的场景。

关键观点7: 集成Elasticsearch

利用Elasticsearch的search_after特性，结合数据同步工具实现深度分页。

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