后台大数据量列表查询分页优化方案
在海量数据的后台列表查询场景下，如何实现快速分页显示并满足复杂筛选项的需求，是一个亟待解决的问题。
问题描述
一个包含用户的列表页面，用户可按用户组、用户名、是否员工等条件进行筛选。用户表约有 1000 万条记录，并持续增长。用户组与用户关系表的数据量更大。
通用解决方案
针对此类问题，业界普遍采用两种通用解决方案：
序列猴子开放平台
具有长序列、多模态、单模型、大数据等特点的超大规模语言模型
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1. 空间换时间
将复杂联表查询的结果预先存储在结果表中，避免实时联表查询带来的性能开销。具体方法包括：
数据冗余：将关联关系较强的数据冗余到多张表中，以简化查询。预处理：使用离线脚本或定时任务预先处理数据，生成结果表。
2. 使用 NoSQL
引入 NoSQL 数据库，如 ElasticSearch (ES) 或 HBase，这些数据库专为处理大数据量查询而设计，具有较高的读写性能和扩展性。
ES：基于全文索引的搜索引擎，擅长快速全文本搜索和聚合分析。HBase：基于 Hadoop 的分布式 NoSQL 数据库，适合存储超大规模数据并支持随机读写。
以上就是海量数据背景下，如何实现后台列表查询分页优化？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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