海量数据背景下，如何实现后台列表查询分页优化？

后台大数据量列表查询分页优化方案

在海量数据的后台列表查询场景下，如何实现快速分页显示并满足复杂筛选项的需求，是一个亟待解决的问题。

问题描述

一个包含用户的列表页面，用户可按用户组、用户名、是否员工等条件进行筛选。用户表约有 1000 万条记录，并持续增长。用户组与用户关系表的数据量更大。

通用解决方案

针对此类问题，业界普遍采用两种通用解决方案：

1. 空间换时间

将复杂联表查询的结果预先存储在结果表中，避免实时联表查询带来的性能开销。具体方法包括：

• 数据冗余：将关联关系较强的数据冗余到多张表中，以简化查询。
• 预处理：使用离线脚本或定时任务预先处理数据，生成结果表。

2. 使用 NoSQL

引入 NoSQL 数据库，如 ElasticSearch (ES) 或 HBase，这些数据库专为处理大数据量查询而设计，具有较高的读写性能和扩展性。

• ES：基于全文索引的搜索引擎，擅长快速全文本搜索和聚合分析。
• HBase：基于 Hadoop 的分布式 NoSQL 数据库，适合存储超大规模数据并支持随机读写。

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