重要

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結果のページ付け

大きなクエリ結果をページングするには、「ページ分割」された方法で目的の部分を取得できます。

クエリ結果のページ分割

TiDB では、 LIMITステートメントを使用してクエリ結果をページ分割できます。例えば：

SELECT * FROM table_a t ORDER BY gmt_modified DESC LIMIT offset, row_count;

offsetはレコードの開始数を示し、 row_countページあたりのレコード数を示します。 TiDB はLIMIT row_count OFFSET offset構文もサポートしています。

ページネーションを使用する場合、データをランダムに表示する必要がない限り、クエリ結果をORDER BYステートメントで並べ替えることが推奨されます。

SQL
Java

たとえば、書店アプリケーションのユーザーが最新の出版された書籍をページ分割された方法で表示できるようにするには、 LIMIT 0, 10ステートメントを使用できます。このステートメントは、結果リストの最初のページを返します。1 ページあたり最大 10 レコードです。 2 ページ目を取得するには、ステートメントをLIMIT 10, 10に変更します。

SELECT *
FROM books
ORDER BY published_at DESC
LIMIT 0, 10;

アプリケーション開発では、バックエンドプログラムは、 offsetパラメーターの代わりに、 page_numberパラメーター (要求されているページの数を意味する) とpage_sizeパラメーター (ページあたりのレコード数を制御する) をフロントエンドから受け取ります。したがって、クエリを実行する前にいくつかの変換を行う必要がありました。

public List<Book> getLatestBooksPage(Long pageNumber, Long pageSize) throws SQLException {
    pageNumber = pageNumber < 1L ? 1L : pageNumber;
    pageSize = pageSize < 10L ? 10L : pageSize;
    Long offset = (pageNumber - 1) * pageSize;
    Long limit = pageSize;
    List<Book> books = new ArrayList<>();
    try (Connection conn = ds.getConnection()) {
        PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("""
        SELECT id, title, published_at
        FROM books
        ORDER BY published_at DESC
        LIMIT ?, ?;
        """);
        stmt.setLong(1, offset);
        stmt.setLong(2, limit);
        ResultSet rs = stmt.executeQuery();
        while (rs.next()) {
            Book book = new Book();
            book.setId(rs.getLong("id"));
            book.setTitle(rs.getString("title"));
            book.setPublishedAt(rs.getDate("published_at"));
            books.add(book);
        }
    }
    return books;
}

単一フィールド主キーテーブルのページングバッチ

通常、主キーまたは一意のインデックスを使用して結果を並べ替え、 LIMIT句のoffsetキーワードを使用して指定した行数でページを分割するページネーション SQL ステートメントを記述できます。その後、ページは独立したトランザクションにラップされ、柔軟なページング更新が実現されます。ただし、欠点も明らかです。主キーまたは一意のインデックスを並べ替える必要があるため、オフセットが大きいと、特に大量のデータの場合に、より多くのコンピューティングリソースが消費されます。

以下は、より効率的なページングバッチ処理方法を紹介します。

SQL
Java

まず、データを主キーでソートし、ウィンドウ関数row_number()を呼び出して、各行の行番号を生成します。次に、集計関数を呼び出して、指定されたページサイズで行番号をグループ化し、各ページの最小値と最大値を計算します。

SELECT
    floor((t.row_num - 1) / 1000) + 1 AS page_num,
    min(t.id) AS start_key,
    max(t.id) AS end_key,
    count(*) AS page_size
FROM (
    SELECT id, row_number() OVER (ORDER BY id) AS row_num
    FROM books
) t
GROUP BY page_num
ORDER BY page_num;

結果は次のとおりです。

+----------+------------+------------+-----------+
| page_num | start_key  | end_key    | page_size |
+----------+------------+------------+-----------+
|        1 |     268996 |  213168525 |      1000 |
|        2 |  213210359 |  430012226 |      1000 |
|        3 |  430137681 |  647846033 |      1000 |
|        4 |  647998334 |  848878952 |      1000 |
|        5 |  848899254 | 1040978080 |      1000 |
...
|       20 | 4077418867 | 4294004213 |      1000 |
+----------+------------+------------+-----------+
20 rows in set (0.01 sec)

次に、 WHERE id BETWEEN start_key AND end_keyステートメントを使用して、各スライスのデータをクエリします。データをより効率的に更新するために、データを変更するときに上記のスライス情報を使用できます。

ページ 1 のすべての書籍の基本情報を削除するには、上記の結果のstart_keyとend_keyページ 1 の値に置き換えます。

DELETE FROM books
WHERE
    id BETWEEN 268996 AND 213168525
ORDER BY id;

Javaで、ページのメタ情報を格納するPageMetaクラスを定義します。

public class PageMeta<K> {
    private Long pageNum;
    private K startKey;
    private K endKey;
    private Long pageSize;

    // Skip the getters and setters.

}

ページのメタ情報一覧を取得するメソッドをgetPageMetaList()定義し、ページのメタ情報に従ってデータを一括削除するメソッドをdeleteBooksByPageMeta()つ定義します。

public class BookDAO {
    public List<PageMeta<Long>> getPageMetaList() throws SQLException {
        List<PageMeta<Long>> pageMetaList = new ArrayList<>();
        try (Connection conn = ds.getConnection()) {
            Statement stmt = conn.createStatement();
            ResultSet rs = stmt.executeQuery("""
            SELECT
                floor((t.row_num - 1) / 1000) + 1 AS page_num,
                min(t.id) AS start_key,
                max(t.id) AS end_key,
                count(*) AS page_size
            FROM (
                SELECT id, row_number() OVER (ORDER BY id) AS row_num
                FROM books
            ) t
            GROUP BY page_num
            ORDER BY page_num;
            """);
            while (rs.next()) {
                PageMeta<Long> pageMeta = new PageMeta<>();
                pageMeta.setPageNum(rs.getLong("page_num"));
                pageMeta.setStartKey(rs.getLong("start_key"));
                pageMeta.setEndKey(rs.getLong("end_key"));
                pageMeta.setPageSize(rs.getLong("page_size"));
                pageMetaList.add(pageMeta);
            }
        }
        return pageMetaList;
    }

    public void deleteBooksByPageMeta(PageMeta<Long> pageMeta) throws SQLException {
        try (Connection conn = ds.getConnection()) {
            PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("DELETE FROM books WHERE id >= ? AND id <= ?");
            stmt.setLong(1, pageMeta.getStartKey());
            stmt.setLong(2, pageMeta.getEndKey());
            stmt.executeUpdate();
        }
    }
}

次のステートメントは、ページ 1 のデータを削除します。

List<PageMeta<Long>> pageMetaList = bookDAO.getPageMetaList();
if (pageMetaList.size() > 0) {
    bookDAO.deleteBooksByPageMeta(pageMetaList.get(0));
}

次のステートメントは、ページングによってすべてのブックデータをバッチで削除します。

List<PageMeta<Long>> pageMetaList = bookDAO.getPageMetaList();
pageMetaList.forEach((pageMeta) -> {
    try {
        bookDAO.deleteBooksByPageMeta(pageMeta);
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    }
});

この方法は、頻繁なデータの並べ替え操作によるコンピューティングリソースの浪費を回避することで、バッチ処理の効率を大幅に向上させます。

複合主キーテーブルのページングバッチ

非クラスター化インデックステーブル

非クラスター化インデックステーブル (「非インデックス構成テーブル」とも呼ばれます) の場合、内部フィールド_tidb_rowidをページ付けキーとして使用できます。ページ付け方法は、単一フィールド主キーテーブルの場合と同じです。

ヒント：
SHOW CREATE TABLE users;ステートメントを使用して、テーブルの主キーがクラスター化インデックスを使用しているかどうかを確認できます。

例えば：

SELECT
    floor((t.row_num - 1) / 1000) + 1 AS page_num,
    min(t._tidb_rowid) AS start_key,
    max(t._tidb_rowid) AS end_key,
    count(*) AS page_size
FROM (
    SELECT _tidb_rowid, row_number () OVER (ORDER BY _tidb_rowid) AS row_num
    FROM users
) t
GROUP BY page_num
ORDER BY page_num;

結果は次のとおりです。

+----------+-----------+---------+-----------+
| page_num | start_key | end_key | page_size |
+----------+-----------+---------+-----------+
|        1 |         1 |    1000 |      1000 |
|        2 |      1001 |    2000 |      1000 |
|        3 |      2001 |    3000 |      1000 |
|        4 |      3001 |    4000 |      1000 |
|        5 |      4001 |    5000 |      1000 |
|        6 |      5001 |    6000 |      1000 |
|        7 |      6001 |    7000 |      1000 |
|        8 |      7001 |    8000 |      1000 |
|        9 |      8001 |    9000 |      1000 |
|       10 |      9001 |    9990 |       990 |
+----------+-----------+---------+-----------+
10 rows in set (0.00 sec)

クラスタ化インデックステーブル

クラスター化されたインデックステーブル ("インデックス構成テーブル" とも呼ばれます) の場合、 concat関数を使用して複数の列の値をキーとして連結し、ウィンドウ関数を使用してページング情報をクエリできます。

現時点では、キーは文字列であり、 minとmax集計関数によってスライス内の正しいstart_keyとend_keyを取得するには、文字列の長さが常に同じであることを確認する必要があることに注意してください。文字列連結のフィールドの長さが固定されていない場合は、 LPAD関数を使用して埋め込むことができます。

たとえば、次のようにratingsテーブルのデータのページングバッチを実装できます。

次のステートメントを使用して、メタ情報テーブルを作成します。 bigint種類のbook_idとuser_idで連結されたキーは同じ長さに変換できないため、 LPAD関数を使用して、 bigintの最大ビット 19 に従って長さを0でパディングします。

SELECT
    floor((t1.row_num - 1) / 10000) + 1 AS page_num,
    min(mvalue) AS start_key,
    max(mvalue) AS end_key,
    count(*) AS page_size
FROM (
    SELECT
        concat('(', LPAD(book_id, 19, 0), ',', LPAD(user_id, 19, 0), ')') AS mvalue,
        row_number() OVER (ORDER BY book_id, user_id) AS row_num
    FROM ratings
) t1
GROUP BY page_num
ORDER BY page_num;

ノート：
前の SQL ステートメントはTableFullScanとして実行されます。データ量が多いとクエリが遅くなるため、 TiFlashを使う化することができます。

結果は次のとおりです。

+----------+-------------------------------------------+-------------------------------------------+-----------+
| page_num | start_key                                 | end_key                                   | page_size |
+----------+-------------------------------------------+-------------------------------------------+-----------+
|        1 | (0000000000000268996,0000000000092104804) | (0000000000140982742,0000000000374645100) |     10000 |
|        2 | (0000000000140982742,0000000000456757551) | (0000000000287195082,0000000004053200550) |     10000 |
|        3 | (0000000000287196791,0000000000191962769) | (0000000000434010216,0000000000237646714) |     10000 |
|        4 | (0000000000434010216,0000000000375066168) | (0000000000578893327,0000000002167504460) |     10000 |
|        5 | (0000000000578893327,0000000002457322286) | (0000000000718287668,0000000001502744628) |     10000 |
...
|       29 | (0000000004002523918,0000000000902930986) | (0000000004147203315,0000000004090920746) |     10000 |
|       30 | (0000000004147421329,0000000000319181561) | (0000000004294004213,0000000003586311166) |      9972 |
+----------+-------------------------------------------+-------------------------------------------+-----------+
30 rows in set (0.28 sec)

ページ 1 のすべての評価レコードを削除するには、上記の結果のstart_keyとend_keyページ 1 の値に置き換えます。

SELECT * FROM ratings
WHERE
    (book_id > 268996 AND book_id < 140982742)
    OR (
        book_id = 268996 AND user_id >= 92104804
    )
    OR (
        book_id = 140982742 AND user_id <= 374645100
    )
ORDER BY book_id, user_id;

結果のページ付け

クエリ結果のページ分割

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