海量数据背景下,如何实现后台列表查询分页优化?

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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