海量数据的分页怎么破？

阅读数：62 2020 年 1 月 15 日 15:35

海量数据的分页怎么破？

一、背景

分页应该是极为常见的数据展现方式了，一般在数据集较大而无法在单个页面中呈现时会采用分页的方法。
各种前端 UI 组件在实现上也都会支持分页的功能，而数据交互呈现所相应的后端系统、数据库都对数据查询的分页提供了良好的支持。
以几个流行的数据库为例：
查询表 t_data 第 2 页的数据 (假定每页 5 条)

  • MySQL 的做法：
    select * from t_data limit 5,5
  • ostGreSQL 的做法：
    select * from t_data limit 5 offset 5
  • MongoDB 的做法：
    db.t_data.find().limit(5).skip(5);
    尽管每种数据库的语法不尽相同，通过一些开发框架封装的接口，我们可以不需要熟悉这些差异。如 SpringData 提供的分页接口：
复制代码
public interface PagingAndSortingRepository
  extends CrudRepository {
 
  Page findAll(Pageable pageable);
}

这样看来，开发一个分页的查询功能是非常简单的。
然而万事皆不可能尽全尽美，尽管上述的数据库、开发框架提供了基础的分页能力，在面对日益增长的海量数据时却难以应对，一个明显的问题就是查询性能低下！
那么，面对千万级、亿级甚至更多的数据集时，分页功能该怎么实现？
下面，我以 MongoDB 作为背景来探讨几种不同的做法。

二、传统方案

就是最常规的方案，假设 我们需要对文章 articles 这个表 (集合) 进行分页展示，一般前端会需要传递两个参数：

  • 页码 (当前是第几页)
  • 页大小 (每页展示的数据个数)
    按照这个做法的查询方式，如下图所示：
    海量数据的分页怎么破？
    因为是希望最后创建的文章显示在前面，这里使用了 _id 做降序排序。
    其中红色部分语句的执行计划如下：
复制代码
{
  "queryPlanner" : {
    "plannerVersion" : 1,
    "namespace" : "appdb.articles",
    "indexFilterSet" : false,
    "parsedQuery" : {
      "$and" : []
    },
    "winningPlan" : {
      "stage" : "SKIP",
      "skipAmount" : 19960,
      "inputStage" : {
        "stage" : "FETCH",
        "inputStage" : {
          "stage" : "IXSCAN",
          "keyPattern" : {
            "_id" : 1
          },
          "indexName" : "_id_",
          "isMultiKey" : false,
          "direction" : "backward",
          "indexBounds" : {
            "_id" : [ 
              "[MaxKey, MinKey]"
            ]
         ...
}

可以看到随着页码的增大，skip 跳过的条目也会随之变大，而这个操作是通过 cursor 的迭代器来实现的，对于 cpu 的消耗会比较明显。
而当需要查询的数据达到千万级及以上时，会发现响应时间非常的长，可能会让你几乎无法接受！

或许，假如你的机器性能很差，在数十万、百万数据量时已经会出现瓶颈

三、改良做法

既然传统的分页方案会产生 skip 大量数据的问题，那么能否避免呢？答案是可以的。
改良的做法为：

  1. 选取一个唯一有序的关键字段，比如 _id，作为翻页的排序字段；
  2. 每次翻页时以当前页的最后一条数据 _id 值作为起点，将此并入查询条件中。

如下图所示：
海量数据的分页怎么破？

修改后的语句执行计划如下：

复制代码
{
  "queryPlanner" : {
    "plannerVersion" : 1,
    "namespace" : "appdb.articles",
    "indexFilterSet" : false,
    "parsedQuery" : {
      "_id" : {
        "$lt" : ObjectId("5c38291bd4c0c68658ba98c7")
      }
    },
    "winningPlan" : {
      "stage" : "FETCH",
      "inputStage" : {
        "stage" : "IXSCAN",
        "keyPattern" : {
          "_id" : 1
        },
        "indexName" : "_id_",
        "isMultiKey" : false,
        "direction" : "backward",
        "indexBounds" : {
          "_id" : [ 
            "(ObjectId('5c38291bd4c0c68658ba98c7'), ObjectId('000000000000000000000000')]"
          ]
      ...
}

可以看到，改良后的查询操作直接避免了昂贵的 skip 阶段，索引命中及扫描范围也是非常合理的！
性能对比
为了对比这两种方案的性能差异，下面准备了一组测试数据。
测试方案
准备 10W 条数据，以每页 20 条的参数从前往后翻页，对比总体翻页的时间消耗

复制代码
db.articles.remove({});
var count = 100000;
 
var items = [];
for(var i=1; i<=count; i++){
 
  var item = {
    "title": " 论年轻人思想建设的重要性 -" + i,
    "author" : " 王小兵 -" + Math.round(Math.random() * 50),
    "type" : " 杂文 -" + Math.round(Math.random() * 10) ,
    "publishDate" : new Date(),
  } ;
  items.push(item);
 
 
  if(i%1000==0){
    db.test.insertMany(items);
    print("insert", i);
 
    items = [];
  }
}

传统翻页脚本

复制代码
function turnPages(pageSize, pageTotal){
 
  print("pageSize:", pageSize, "pageTotal", pageTotal)
 
  var t1 = new Date();
  var dl = [];
 
  var currentPage = 0;
  // 轮询翻页
  while(currentPage &lt; pageTotal){
 
     var list = db.articles.find({}, {_id:1}).sort({_id: -1}).skip(currentPage*pageSize).limit(pageSize);
     dl = list.toArray();
 
     // 没有更多记录
     if(dl.length == 0){
         break;
     }
     currentPage ++;
     //printjson(dl)
  }
 
  var t2 = new Date();
 
  var spendSeconds = Number((t2-t1)/1000).toFixed(2)
  print("turn pages: ", currentPage, "spend ", spendSeconds, ".")  
 
}

改良翻页脚本

复制代码
function turnPageById(pageSize, pageTotal){
 
  print("pageSize:", pageSize, "pageTotal", pageTotal)
 
  var t1 = new Date();
 
  var dl = [];
  var currentId = 0;
  var currentPage = 0;
 
  while(currentPage ++ &lt; pageTotal){
 
      // 以上一页的 ID 值作为起始值
     var condition = currentId? {_id: {$lt: currentId}}: {};
     var list = db.articles.find(condition, {_id:1}).sort({_id: -1}).limit(pageSize);
     dl = list.toArray();
 
     // 没有更多记录
     if(dl.length == 0){
         break;
     }
 
     // 记录最后一条数据的 ID
     currentId = dl[dl.length-1]._id;
  }
 
  var t2 = new Date();
 
  var spendSeconds = Number((t2-t1)/1000).toFixed(2)
  print("turn pages: ", currentPage, "spend ", spendSeconds, ".")    
}

以 100、500、1000、3000 页数的样本进行实测，结果如下：

可见，当页数越大 (数据量越大) 时，改良的翻页效果提升越明显！
这种分页方案其实采用的就是时间轴 (TImeLine) 的模式，实际应用场景也非常的广，比如 Twitter、微博、朋友圈动态都可采用这样的方式。
而同时除了上述的数据库之外，HBase、ElasticSearch 在 Range Query 的实现上也支持这种模式。

四、完美的分页

时间轴 (TimeLine) 的模式通常是做成“加载更多”、上下翻页这样的形式，但无法自由的选择某个页码。
那么为了实现页码分页，同时也避免传统方案带来的 skip 性能问题，我们可以采取一种折中的方案。

这里参考 Google 搜索结果页作为说明：

通常在数据量非常大的情况下，页码也会有很多，于是可以采用页码分组的方式。
以一段页码作为一组，每一组内数据的翻页采用 ID 偏移量 + 少量的 skip 操作实现
具体的操作如下图所示：
海量数据的分页怎么破？
实现步骤

  1. 对页码进行分组 (groupSize=8, pageSize=20)，每组为 8 个页码；
  2. 提前查询 end_offset，同时获得本组页码数量：
    db.articles.find({ _id: { $lt: start_offset } }).sort({_id: -1}).skip(20*8).limit(1)
  3. 分页数据查询以本页组 start_offset 作为起点，在有限的页码上翻页 (skip)，由于一个分组的数据量通常很小 (8*20=160)，在分组内进行 skip 产生的代价会非常小，因此性能上可以得到保证。

小结

随着物联网，大数据业务的白热化，一般企业级系统的数据量也会呈现出快速的增长。而传统的数据库分页方案在海量数据场景下很难满足性能的要求。

在本文的探讨中，主要为海量数据的分页提供了几种常见的优化方案 (以 MongoDB 作为实例)，并在性能上做了一些对比，旨在提供一些参考。

本文转载自华为云开发者社区。

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