
分页列表查询,大数据量条件查询优化方案
在海量数据背景下构建用户列表查询功能时,需要考虑以下问题:
用户表和用户组与用户关系表数据量庞大,连表查询性能不佳。如何优化查询速度,提升用户体验?
解决方案:
针对大数据量下的分页查询优化,业界提出了两种通用方案:
本版升级功能:1、增加“系统参数设置”功能,可在线管理编辑全站数据库路径、备份路径,无须到程序代码下更改;2、改进后台管理员权限分配问题,严谨、完善、安全的根限分配细分到每个功能页面的列表查看权限、添加权限、编辑权限、删除权限都可以在线分配,确保系统在多用户管理下,安全稳定运行;3、更新优化数据库操作,在线备份、压缩、恢复数据库,管理登录日志;4、增加&am
1. 空间换时间:
- 通过预处理或冗余一些表,得到中间结果表。
- 在查询时直接从中间结果表中获取数据,避免联表查询带来额外的性能开销。
2. NoSQL 技术:
- 引入 ElasticSearch(ES)或 HBase 等 NoSQL 数据库。
- 利用这些数据库强大的分布式查询能力和高性能索引机制,大幅提升查询速度。
通过采用以上方案,可以在保证查询结果准确的前提下,有效提升分页列表查询的性能,满足大数据量下的应用场景需求。









