如何动态查询和统计超千万行的数据分页浏览

推荐用临时表，把查询的结果放在临时表里面，再从临时表分页取数给前端。这里面会有一些问题，因为你是服务端，前端可能会有多人并发的情况。所以在分临时表的时侯，需要按用户ID来标识这个表是谁的。另外在用户退出登录的时侯，需要清空该用户所有的临时表。

需要做“相同条件”的数据缓存吗？有的技术方案会把所有的请求进行比较，条件相同的不再新建临时表。这也是一个办法，看个人喜好。

我们看看都有哪些方案来处理大数据表的查询和分页？

一、临时表优化方案

会话级临时表设计

使用数据库原生会话级临时表（如PostgreSQL的TEMPORARY TABLE）

自动隔离不同会话，无需手动添加用户ID后缀

会话结束时自动清理，避免内存泄漏

智能缓存管理

建立条件指纹机制：MD5(查询条件+排序方式)作为缓存标识

LRU缓存淘汰策略：保持最近使用的前100个查询缓存

定时清理机制：设置30分钟无访问自动销毁

二、替代临时表的优化方案

1、Keyset分页技术（游标分页）

-- 首次查询
SELECT * FROM large_table 
WHERE create_time > '2023-01-01'
ORDER BY id, create_time 
LIMIT 1000;

-- 后续分页
SELECT * FROM large_table 
WHERE id > last_id_value 
AND create_time > '2023-01-01'
ORDER BY id, create_time 
LIMIT 1000;

优势：完全避免临时表，利用索引快速定位
要求：必须存在有序唯一列（如自增ID）

2、物化视图加速

CREATE MATERIALIZED VIEW report_cache_202311 
AS
SELECT columns, aggregate_functions
FROM large_table
WHERE conditions
GROUP BY dimensions
WITH DATA;

-- 配合定时刷新
REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY report_cache_202311;