1.大数据量下的数据数据分页解决方法
2.MyBatis分页插件PageHelper自定义分页逻辑实现

大数据量下的分页解决方法

       大数据量下的分页解决方法：要看你的数据存储是用的什么数据库了。常用的分页分页有mysql，sqlserver，源码源码oracle。数据数据没种数据库进行分页的分页分页SQL语句不同。做大数据分页都是源码源码赔率计算源码无刷新的技术，这里我们选择ajax来实现。数据数据ajax请求地址需要你使用后台代码来实现，分页分页后台代码除了要返回数据集合还要返回数据的源码源码总数量，总页数，数据数据下一页等参数，分页分页方便选择分页的源码源码时候获取数据。下面看一下后台代码实现，数据数据GPL源码sqlserver的分页分页分页SQL：selecttop一页数量*from表名where主键notin(selecttop主键from表名)mysql的分页语句SQL：select*from表名where主键>orderbydeptnoascpmitn;

MyBatis分页插件PageHelper自定义分页逻辑实现

       PageHelper在MySQL中使用limit子句进行分页，在小数据量下表现良好，源码源码但面对大数据量，效率较低，因为MySQL需先查询所有数据再过滤。为优化，源码荣耀我曾分享过《MySQL查询优化》中的自关联方法，对于每页条数据的场景，即使不使用索引，效率也可接受。

       深入研究PageHelper源码后，我发现其分页逻辑主要在AbstractHelperDialect类中，挖土源码通过子类实现如MySqlDialect。MySQL的分页实现是模板方法模式，通过覆写getPageSql方法来改变分页逻辑。我决定自定义一个Dialect类，继承MySqlDialect，重写getPageSql方法以实现自定义需求。BTD源码

       在配置阶段，由于缺乏获取SQL各部分源码的工具，我选择正则表达式处理。我之前的文章《Java中的正则表达式概述》可能对你有所帮助。自定义分页逻辑应用于XML SQL，如对user表分页，使用方法与原版PageHelper类似。

       以下是我自定义分页逻辑的代码演示和执行效果，可以看到成功实现了主键为id的表的分页。同时，支持主键名非id的情况，通过Spring AOP的自定义注解处理。

       虽然目前仅支持单表MySQL分页，不涉及多表连接，但未来可能考虑通过视图View来扩展。对于不使用JOIN的笛卡尔积查询，暂存有bug，可通过设置isRelegated为true降级为原版逻辑，以保证正确性但牺牲部分性能。