深分页对索引的冲击力，一文解析！

深分页：数据库性能的隐形杀手

深分页的祸害

深分页，这个看似简单的操作，却往往在不经意间给我们的数据库带来灭顶之灾。它不仅会造成索引失效，让你辛辛苦苦建立的索引形同虚设，还会导致数据库不堪重负，效率低下，让你的网站或应用程序体验极差。

索引失效：分页的致命陷阱

深分页之所以会造成索引失效，是因为它破坏了索引的连续性。当我们对一个表进行分页查询时，数据库会根据索引来快速定位到要查询的数据。但是，如果分页查询的页数过多，就会导致索引失效。因为索引只能覆盖有限的范围，当页数过多时，索引就无法覆盖所有的数据，从而导致数据库不得不进行全表扫描。

全表扫描不仅耗时耗力，而且会让并发性急剧下降，因为其他用户在等待全表扫描完成时无法访问数据库。这对于高并发场景来说简直是灾难性的。

数据库负担加重：全表扫描的噩梦

除了索引失效之外，深分页还会给数据库带来沉重的负担。当数据库进行全表扫描时，需要对表中的每一行数据进行扫描，这会消耗大量的时间和资源。对于数据量较大的表来说，全表扫描简直就是一场噩梦。

效率低下：响应时间暴涨

深分页带来的另一个危害就是效率低下。因为全表扫描的速度要比索引扫描慢得多。当数据库进行全表扫描时，用户需要等待很长时间才能得到查询结果。这会严重影响用户的体验，并降低数据库的整体效率。

优化方案：摆脱深分页的困扰

既然深分页的危害如此之大，那么我们该如何避免呢？这里有六种行之有效的优化方案，可以帮助你摆脱深分页的困扰：

1. 合理的分页大小

首先，我们要使用合理的分页大小。一般来说，分页大小应控制在 10 到 20 条数据之间。这样既可以保证索引的连续性，又能避免数据库负担过重。

2. 游标分页

游标分页是一种更有效的分分页方法。它可以避免索引失效和数据库负担加重的问题。游标分页通过使用游标来定位要查询的数据，从而避免了全表扫描。

3. 存储过程分页

存储过程分页也是一种有效的分分页方法。它可以通过将分页逻辑封装在存储过程中来提高分页效率。存储过程分页可以避免索引失效和数据库负担加重的问题，同时还可以提高代码的可重用性。

4. 分表分页

分表分页是一种适用于大数据量的分分页方法。它通过将数据表分成多个子表来提高分页效率。分表分页可以避免索引失效和数据库负担加重的问题，同时还可以提高数据库的并发性。

5. 缓存分页

缓存分页是一种适用于高并发场景的分分页方法。它通过将分页结果缓存起来来提高分页效率。缓存分页可以避免索引失效和数据库负担加重的问题，同时还可以提高数据库的并发性。

6. 搜索引擎分页

搜索引擎分页是一种适用于全文检索场景的分分页方法。它通过使用搜索引擎来定位要查询的数据，从而避免了全表扫描。搜索引擎分页可以避免索引失效和数据库负担加重的问题，同时还可以提高分页的准确性。

总结

深分页是一个常见的数据库问题，它会对索引、数据库负担和效率造成严重的影响。为了避免深分页的危害，我们需要使用合理的分页大小、游标分页、存储过程分页、分表分页、缓存分页和搜索引擎分页等优化方案。这些优化方案可以有效地避免索引失效，减轻数据库负担，提高分页效率。

常见问题解答

1. 什么是深分页？

深分页是指分页查询的页数过多，导致索引失效和数据库负担加重。

2. 深分页有哪些危害？

深分页会造成索引失效、数据库负担加重和效率低下。

3. 如何避免深分页？

可以使用合理的分页大小、游标分页、存储过程分页、分表分页、缓存分页和搜索引擎分页等优化方案来避免深分页。

4. 分页大小应该如何设置？

分页大小应控制在 10 到 20 条数据之间。

5. 深分页对并发性有什么影响？

深分页会降低数据库的并发性，因为其他用户在等待全表扫描完成时无法访问数据库。