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数据库中有1000万数据时，怎么分页查询？

今天给大家分享一道阿里云社招面试中的经典问题——如何处理千万级数据的分页查询。这不仅是高频面试题，更是实际业务中必须解决的性能难题。下面我会从基础实现到阿里级优化方案，逐步拆解这个问题的技术要点。

明明是一个取前200条数据的分页操作，却跑了 1.7秒、9277逻辑读，业务慢到怀疑人生？

关键在于灵活应用字段的不同累计属性（按工作组累计），产生相应的序号、累计数等，另外要领会报表中不同区域（页眉、页脚、组页眉、组页脚、主体等）的格式化、打印事件的先后顺序、触发时间、相应的主体中的字段的值。

在做数据同步的时候，ETLCLoud一般通过库表输入与库表输出完成抽取数据和同步数据。

我们当时正在开发一个相当简单的 API，它可以分页获取用户的交易历史记录。非常标准的功能。最初几个月运行顺畅。但随着数据不断增长，之前 200 毫秒就能返回结果的查询……现在需要2 到 3秒。

"系统又卡了！" 凌晨三点，运维小李的手机突然响起。排查后发现，某个用户在查询商品列表时，一口气翻到了第 1000 页，导致数据库 CPU 瞬间飙升到 100%，整个服务响应超时。