分页结果

为了对大量查询结果进行分页，你可以以“分页”的方式获取你想要的部分。

分页查询结果

在 TiDB 中，你可以使用 LIMIT 语句对查询结果进行分页。例如：

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

其中，offset 表示起始记录数，row_count 表示每页的记录数。TiDB 也支持 LIMIT row_count OFFSET offset 语法。

在使用分页时，建议你使用 ORDER BY 语句对查询结果进行排序，除非需要以随机方式显示数据。

例如，为了让 Bookshop 应用的用户以分页方式查看最新发布的书籍，可以使用 LIMIT 0, 10 语句，返回结果列表的第一页，每页最多 10 条记录。若要获取第二页，可以将语句改为 LIMIT 10, 10。

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

在应用开发中，后端程序会从前端接收 page_number（请求的页码）和 page_size（每页的记录数）参数，而不是 offset 参数。因此，在查询之前需要进行一些转换。

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;
}

单字段主键表的分页批次

通常，你可以使用主键或唯一索引编写分页 SQL 语句，通过对结果排序和在 LIMIT 子句中使用 offset 关键字，将分页拆分为指定行数的多个页面，然后将每个页面封装成独立的事务，以实现灵活的分页更新。然而，这种方式的缺点也很明显。由于主键或唯一索引需要排序，较大的 offset 会消耗更多的计算资源，尤其是在数据量较大的情况下。

以下介绍一种更高效的分页批次方法：

首先，按主键排序数据，调用窗口函数 row_number() 为每一行生成行号。然后，调用聚合函数，将行号按指定的页面大小分组，计算每组的最小值和最大值。

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;

结果如下：

+----------+------------+------------+-----------+
| 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 |
+----------+------------+------------+-----------+

接下来，使用 WHERE id BETWEEN start_key AND end_key 语句查询每个切片的数据。为了更高效地更新数据，可以在修改数据时使用上述切片信息。

例如，要删除第 1 页的所有书籍基本信息，将 start_key 和 end_key 替换为上述结果中第 1 页的值：

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

在 Java 中，定义一个 PageMeta 类用来存储分页元信息。

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

    // 省略 getter 和 setter
}

定义一个 getPageMetaList() 方法获取分页元信息列表，然后定义一个 deleteBooksByPageMeta() 方法，根据分页元信息批量删除数据。

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();
        }
    }
}

以下语句用于删除第 1 页的数据：

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

以下语句用于按分页批量删除所有书籍数据：

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

该方法通过避免频繁排序操作，大大提升了批量处理的效率。

复合主键表的分页批次

非聚簇索引表

对于非聚簇索引表（也称为“非索引组织表”），可以使用内部字段 _tidb_rowid 作为分页键，分页方法与单字段主键表相同。

小贴士

你可以使用 SHOW CREATE TABLE users; 语句检查表的主键是否使用了 clustered index。

例如：

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;

结果如下：

+----------+-----------+---------+-----------+
| 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 |
+----------+-----------+---------+-----------+

聚簇索引表

对于聚簇索引表（也称为“索引组织表”），可以使用 concat 函数将多个列的值拼接为一个键，然后用窗口函数查询分页信息。

需要注意的是，此时的键是字符串，必须确保字符串长度始终相同，才能通过 min 和 max 聚合函数正确获取切片中的 start_key 和 end_key。如果拼接字段的长度不固定，可以使用 LPAD 函数进行补齐。

例如，可以如下实现 ratings 表数据的分页批次：

使用以下语句创建元信息表。由于由 bigint 类型的 book_id 和 user_id 拼接的键无法转换为相同长度，因此使用 LPAD 函数根据 bigint 的最大位数 19 进行补齐。

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;

注意

上述 SQL 语句作为 TableFullScan 执行。当数据量较大时，查询会较慢，可以使用 TiFlash 来加速。

结果如下：

+----------+-------------------------------------------+-------------------------------------------+-----------+
| 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 |
+----------+-------------------------------------------+-------------------------------------------+-----------+

要删除第 1 页的所有评分记录，将 start_key 和 end_key 替换为上述结果中第 1 页的值：

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

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