大数据量分页列表查询优化方案
针对用户列表查询大量数据且需分页的情形，本文提供了以下解决方案：
一、空间换时间
此方案通过预处理或适当冗余表，生成结果表以快速获取结果，避免联表查询。
例如：
建立用户和用户组的中间表，存储用户与组的对应关系，减少联表查询。冗余用户组信息至用户表，方便直接查询用户组。
二、使用 NoSQL
使用 Elasticsearch (ES) 或 HBase 等 NoSQL 数据库可大大提高查询效率。
ES：具有全文搜索和聚合等强大功能，可快速处理大数据量查询。HBase：是一种分布式列式存储数据库，适合处理大规模数据表。
具体选择方案要根据特定场景进行权衡，以下 factors 可供参考：
数据结构复杂性查询要求（例如，全文搜索、排序、聚合）可伸缩性需求成本限制
以上就是## 大数据量分页列表查询优化：如何高效应对用户列表大数据挑战？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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