几乎每个 PHP 开发者，都至少写过一次这样的分页查询：
$results = Order::orderBy('created_at', 'desc')
->offset(($page - 1) * $perPage)
->limit($perPage)
->get();
在 1 万行数据 的表上，这样写通常没有问题。
在 10 万行数据 的表上，性能影响已经可以感知，但多数情况下仍然可以接受。
但如果这张表有 5000 万行数据，这条查询就不再是普通分页，而是一件瞄准数据库的武器。
原因很简单：
MySQL 并不会“瞬移”到第 2,000,000 行，然后返回后面的 20 行。
它会先读取 2,000,020 行，丢弃前 2,000,000 行，再返回最后 20 行。
也就是说，越往后翻页，数据库要扫描和丢弃的数据就越多。
第 1 页可能只需要 50 ms。
第 50,000 页可能需要 45 秒。
而且在这 45 秒内，数据库连接会一直被占用。
在规模化场景下，这已经不只是性能问题，而是 正确性、内存和可用性 问题的叠加。
慢查询会长期占用连接。连接耗尽后，其他正常请求也会被拖慢，甚至开始出现 500 错误。
本文会从最基础的问题开始，解释为什么 offset 分页在大型数据集上会失效，然后介绍真正适合规模化场景的几种方案：
所有方案都会给出 PHP 或 Laravel 示例代码。
一、快速结论
如果只看结论，可以记住下面几条。
Offset 分页不适合大型数据集。
OFFSET N LIMIT K 在数据库层面的复杂度是：
在 5000 万行数据表上，第 100,000 页可能需要读取 5000 万行，只为了返回 20 行。
Keyset / Cursor 分页更适合大数据量场景。
它的复杂度接近：
无论翻到多深，查询耗时基本保持稳定。
只要数据集可能超过几千行，就应该优先考虑它。
Cursor 分页必须依赖稳定排序。
单独使用 created_at 并不可靠，因为多行数据可能拥有相同时间戳。
正确做法是增加一个唯一列作为平局裁决列，例如：
ORDER BY created_at DESC, id DESC
也就是说，cursor 中不只保存 created_at，还要保存 id。
管理后台需要页码时，可以使用混合方案。
不一定要强行保留传统页码。
可以使用：
导出 5000 万行数据时，不要一次性加载到内存。
必须使用：
否则 PHP 进程很容易因为内存耗尽而崩溃。
很多时候，数据库并不是真正瓶颈，PHP 内存才是。
如果 5000 万行数据中，每行只占用 500 字节 PHP 内存，也需要：
这远远超过大多数 PHP 进程的可用内存。
所以，处理大结果集时只有两个选择：
要么流式处理，要么进程崩溃。
二、你将学到什么
读完本文，你会理解：
- • 为什么
offset 分页会在规模化场景下失效 - • 数据库真实执行
OFFSET 查询时发生了什么 - • 如何在 PHP 中实现 Keyset / Cursor 分页
- • 如何在 Laravel 中使用
cursorPaginate() - • 为什么单独使用
ORDER BY created_at 会导致数据重复或丢失 - • 生产环境中如何处理 cursor、不一致数据和双向分页
三、为什么 Offset 分页会失效
先看一个典型查询。
假设 MySQL 中有一张包含 5000 万行数据的 orders 表：
EXPLAIN
SELECT * FROM orders
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20 OFFSET 2000000;
即使 created_at 上已经有索引，执行计划中通常也会出现类似下面的结果：
这意味着数据库需要按索引顺序读取约 200 万行，跳过它们，然后返回最后 20 行。
更糟糕的是，如果 SELECT * 中包含未被索引覆盖的列，那么这 200 万行中的每一行，都可能触发一次回表查询。
于是，一个看起来只返回 20 行的分页查询，最终变成了 200 万行级别的扫描。
1. PHP 看不到这些细节
从 PHP 应用视角看，它只是发送了一条查询：
SELECT ... LIMIT 20 OFFSET 2000000
然后等待数据库返回结果。
但数据库可能正在做的是：
如果这个查询耗时 45 秒，那么这 45 秒里，连接池中的一个连接就会一直被占用。
如果有人刷新页面，就会再占用一个连接。
如果管理员同时导出报表，又会占用更多连接。
最终，其他用户的登录、下单、查询等正常请求，也会因为连接池耗尽而开始排队。
2. Offset 分页还有正确性问题
Offset 分页不仅慢，还可能导致数据重复或跳过。
假设用户先打开第一页，然后准备点击第 5 页。
在这个过程中，如果有新订单插入，并且排序方式是：
新数据会把原本的数据整体向后推。
于是：
- • 原本在第 3 页的数据，可能移动到第 4 页；
因此，Offset 分页在规模化场景下会以三种方式失效：
慢查询、连接占用、并发写入下结果不一致。
而且随着数据量增长，这三个问题都会持续恶化。
四、Keyset 分页才是真正答案
Keyset 分页也叫：
它的核心思想是：
不再告诉数据库“跳过 N 行，返回接下来的 K 行”，而是告诉数据库“从某个具体位置之后，返回接下来的 K 行”。
这个“具体位置”就是 cursor。
Cursor 通常由上一页最后一行的排序字段组成。
例如第一页查询：
SELECT * FROM orders
WHERE tenant_id = 42
ORDER BY created_at DESC, id DESC
LIMIT 20;
拿到第一页后，把最后一行的 created_at 和 id 作为 cursor。
下一页查询变成：
SELECT * FROM orders
WHERE tenant_id = 42
AND (created_at, id) < ('2026-04-22 14:32:00', 1234567)
ORDER BY created_at DESC, id DESC
LIMIT 20;
这里的关键是：
这是行比较。
MySQL 和 PostgreSQL 都支持这种写法。它表示：返回 (created_at, id) 这个组合值小于给定 cursor 的数据，并按照字典序比较。
只要存在合适的复合索引：
(tenant_id, created_at, id)
数据库就可以直接定位到 cursor 附近，然后读取后面的 20 行。
它不需要扫描并丢弃前面几百万行。
因此，第 1 页和第 1,000,000 页的查询耗时可以保持在同一量级。
五、原生 PHP 最小实现
下面是一个无框架依赖的 Cursor 分页实现。
class OrderCursorPagination
{
publicfunction __construct(
private PDO $db,
private int $perPage = 20,
) {}
/**
* @return array{rows: array, next_cursor: ?string}
*/
publicfunction page(int $tenantId, ?string $cursor = null): array
{
$sql = 'SELECT id, tenant_id, total, status, created_at
FROM orders
WHERE tenant_id = :tenant_id';
$params = [
':tenant_id' => $tenantId,
];
if ($cursor !== null) {
[$cursorCreatedAt, $cursorId] = $this->decodeCursor($cursor);
$sql .= ' AND (created_at, id) < (:cursor_created_at, :cursor_id)';
$params[':cursor_created_at'] = $cursorCreatedAt;
$params[':cursor_id'] = $cursorId;
}
$sql .= ' ORDER BY created_at DESC, id DESC LIMIT :limit';
$params[':limit'] = $this->perPage + 1;
$stmt = $this->db->prepare($sql);
foreach ($params as $key => $value) {
$type = $key === ':limit' ? PDO::PARAM_INT : PDO::PARAM_STR;
$stmt->bindValue($key, $value, $type);
}
$stmt->execute();
$rows = $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC);
$hasMore = count($rows) > $this->perPage;
if ($hasMore) {
array_pop($rows);
}
$nextCursor = null;
if ($hasMore && !empty($rows)) {
$last = end($rows);
$nextCursor = $this->encodeCursor($last['created_at'], $last['id']);
}
return [
'rows' => $rows,
'next_cursor' => $nextCursor,
];
}
privatefunction encodeCursor(string $createdAt, int $id): string
{
return base64_encode(json_encode([$createdAt, $id]));
}
privatefunction decodeCursor(string $cursor): array
{
$decoded = json_decode(base64_decode($cursor), true);
if (!is_array($decoded) || count($decoded) !== 2) {
throw new InvalidArgumentException('Invalid cursor');
}
return [$decoded[0], (int) $decoded[1]];
}
}
使用方式如下：
$paginator = new OrderCursorPagination($pdo, perPage: 20);
// 第一页
$page1 = $paginator->page(tenantId: 42);
// 下一页
$page2 = $paginator->page(
tenantId: 42,
cursor: $page1['next_cursor']
);
如果要持续处理完整数据集，可以这样写：
$cursor = null;
do {
$page = $paginator->page(42, $cursor);
foreach ($page['rows'] as $row) {
processOrder($row);
}
$cursor = $page['next_cursor'];
} while ($cursor !== null);
六、这段代码的四个重点
1. Cursor 同时包含 created_at 和 id
Cursor 不能只包含 created_at。
原因是多个订单可能拥有相同的创建时间。
如果只用 created_at 作为 cursor，分页过程中就可能出现数据跳过或重复。
所以需要把 id 作为平局裁决列。
正确排序方式是：
ORDER BY created_at DESC, id DESC
对应的 cursor 查询条件是：
WHERE (created_at, id) < (:cursor_created_at, :cursor_id)
2. Cursor 对客户端保持不透明
这里使用 base64 编码 JSON：
base64_encode(json_encode([$createdAt, $id]))
这样做的目的不是加密，而是让客户端不要关心 cursor 的内部结构。
客户端只需要把服务端返回的 cursor 原样传回来。
这样以后你可以调整 cursor 格式，例如：
{
"v": 2,
"created_at": "...",
"id": 123
}
而不破坏已有客户端。
如果是公开 API，还可以使用签名 cursor，防止客户端伪造或篡改。
3. 查询 perPage + 1 行
代码中实际查询的是：
这是判断是否还有下一页的常见技巧。
例如每页 20 条，如果查到了 21 条，就说明还有下一页。
返回前把第 21 条移除即可。
这样可以避免额外执行一次 COUNT(*)。
4. 没有下一页时返回 null
当没有更多数据时：
客户端只需要判断 cursor 是否为空即可。
七、稳定排序问题：最容易被忽略的坑
稳定排序是 Cursor 分页中最容易被忽略的问题。
假设只按照 created_at 排序：
现在有 5 条订单创建于同一秒：
id | created_at
-+
100 | 2026-04-22 14:32:00
101 | 2026-04-22 14:32:00
102 | 2026-04-22 14:32:00
103 | 2026-04-22 14:32:00
104 | 2026-04-22 14:32:00
第一页使用：
数据库可能返回：
此时 cursor 是：
第二页查询如果写成：
WHERE created_at < '2026-04-22 14:32:00'
那么 103 和 104 会被直接跳过。
因为它们的 created_at 等于 cursor，而不是小于 cursor。
如果改成：
WHERE created_at <= '2026-04-22 14:32:00'
又会导致 100、101、102 在第二页重复出现。
正确做法：加入唯一平局裁决列
解决方式始终相同：
ORDER BY created_at DESC, id DESC
然后使用：
WHERE (created_at, id) < (:cursor_created_at, :cursor_id)
这样，即使 created_at 相同，也可以用 id 决定稳定顺序。
兼容写法
PostgreSQL 原生支持行比较语法。
MySQL 5.7+ 也支持类似写法。
如果需要兼容更早版本，或者希望语义更明确，可以展开成：
WHERE created_at < :cursor_created_at
OR (
created_at = :cursor_created_at
AND id < :cursor_id
)
这与下面的行比较语义一致：
WHERE (created_at, id) < (:cursor_created_at, :cursor_id)
UUID 可以作为平局裁决列吗？
可以。
即使主键是 UUID，也可以作为平局裁决列。
但要注意：
UUID 只能提供稳定顺序，不代表时间顺序。
所以仍然应该先按 created_at 排序，再用 UUID 作为平局裁决列：
ORDER BY created_at DESC, id DESC
如果是新项目，可以考虑 UUIDv7。它具备更好的时间排序能力。
八、Laravel 中的实现
Laravel 从 8.x 开始内置了 Cursor 分页能力。
可以直接使用：
$orders = Order::where('tenant_id', 42)
->orderBy('created_at', 'desc')
->orderBy('id', 'desc')
->cursorPaginate(20);
返回 JSON 时，可以这样处理：
return response()->json([
'data' => $orders->items(),
'next_cursor' => $orders->nextCursor()?->encode(),
'prev_cursor' => $orders->previousCursor()?->encode(),
]);
后续请求中传入 cursor：
$orders = Order::where('tenant_id', 42)
->orderBy('created_at', 'desc')
->orderBy('id', 'desc')
->cursorPaginate(
20,
['*'],
'cursor',
$request->query('cursor')
);
Laravel 的 cursorPaginate() 会自动处理：
在生产环境中，如果数据集可能增长到几千行以上，建议优先使用：
而不是：
Laravel Cursor 分页注意事项
cursorPaginate() 要求排序字段真实存在于模型或查询结果中。
如果你使用的是：
或者按照 JSON 提取字段、计算字段排序，就可能无法直接使用 cursor 分页。
这种情况下通常需要：
九、管理后台如何处理深度分页
很多人会说：
Cursor 分页很好，但管理后台需要页码。
这个需求很常见，但要先区分用户真正想要的是什么。
管理后台通常有三类访问模式。
1. 查看最近几页数据
这是最常见的场景。
大多数用户只会看第 1 到第 5 页。
例如：
这种场景完全适合 Cursor 分页。
界面上可以把传统页码改成：
2. 跳转到某个时间段
很多用户说想跳到第 47,832 页，本质上并不是真的关心页码。
他们真正想要的是：
查看 2024 年 3 月的订单。
这种需求应该通过筛选器完成：
WHERE created_at >= '2024-03-01'
AND created_at < '2024-04-01'
然后继续使用 Cursor 分页。
这样查询依然可以保持高效。
3. 展示大概总量
有些后台页面确实需要显示：
这并不一定需要执行真实的：
SELECT COUNT(*) FROM orders
在大型表上，实时精确计数可能非常慢。
可以使用缓存或近似统计。
示例：
class OrderAdminPagination
{
publicfunction __construct(
private PDO $db,
private CacheInterface $cache,
private int $perPage = 20,
) {}
publicfunction approximateTotal(int $tenantId): int
{
return $this->cache->remember(
"orders:count:$tenantId",
ttl: 3600,
callback:function () use ($tenantId) {
$stmt = $this->db->prepare(
"EXPLAIN SELECT id FROM orders WHERE tenant_id = :tenant_id"
);
$stmt->execute([
':tenant_id' => $tenantId,
]);
$row = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC);
return (int) ($row['rows'] ?? 0);
}
);
}
publicfunction page(int $tenantId, ?string $cursor, ?string $dateFilter): array
{
// 在标准 Cursor 分页基础上增加可选日期条件
}
}
EXPLAIN 返回的是估算值，不是精确值。
但它通常非常快，足够用于展示：
如果某些业务确实需要精确计数，例如财务、审计、结算，建议使用：
不要在用户请求中实时执行大型表的 COUNT(*)。
十、流式处理大型数据集
有些场景中，分页不是答案。
例如：
这些任务确实需要处理全部 5000 万行数据。
但绝不能一次性加载到 PHP 内存。
1. 为什么不能使用 fetchAll()
默认情况下，很多代码会这样写：
$stmt = $pdo->query('SELECT * FROM users');
$rows = $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC);
如果结果集是 5000 万行，这意味着 PHP 会尝试把所有数据一次性放进内存。
即使每行只占 500 字节：
这还没有计算数组结构、字符串、对象和 zval 的额外开销。
所以实际内存占用可能更高。
结果通常只有一个：
PHP 进程被 OOM killer 杀掉。
2. MySQL 非缓冲查询
解决方案是使用非缓冲查询。
$pdo = new PDO($dsn, $user, $pass, [
PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY => false,
PDO::ATTR_ERRMODE => PDO::ERRMODE_EXCEPTION,
]);
$stmt = $pdo->prepare(
'SELECT id, email, created_at FROM users WHERE active = 1'
);
$stmt->execute();
while ($row = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {
processRow($row);
}
这样 PHP 同一时间只持有一行数据。
无论结果集是 20 行还是 2000 万行，内存都能保持在较低水平。
但它也有代价：
在结果集读取完成前，这个 MySQL 连接会一直处于忙碌状态。
因此，非缓冲查询适合 CLI 脚本、队列任务、批处理任务，不适合普通 Web 请求。
3. 用生成器封装流式处理
可以把流式读取封装成生成器：
function streamUsers(PDO $pdo): Generator
{
$stmt = $pdo->prepare(
'SELECT id, email, created_at FROM users WHERE active = 1'
);
$stmt->execute();
while ($row = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {
yield $row;
}
}
使用时：
foreach (streamUsers($pdo) as $user) {
sendEmail($user);
}
yield 会让函数变成生成器。
它不会一次性构建完整数组，而是每次迭代时取出一行、处理一行，然后继续读取下一行。
4. PostgreSQL 游标读取
PostgreSQL 的流式处理方式略有不同，可以使用数据库游标：
$pdo->beginTransaction();
$pdo->exec(
"DECLARE user_cursor CURSOR FOR
SELECT id, email FROM users WHERE active = true"
);
while (true) {
$stmt = $pdo->query("FETCH 1000 FROM user_cursor");
$batch = $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC);
if (empty($batch)) {
break;
}
foreach ($batch as $row) {
processRow($row);
}
}
$pdo->exec("CLOSE user_cursor");
$pdo->commit();
这里每次读取 1000 行。
这种方式在网络往返次数和内存占用之间取得了平衡。
十一、Laravel 中的流式处理方案
Laravel 已经封装了几种常用方式。
1. cursor()：最低内存占用
User::where('active', true)
->cursor()
->each(function ($user) {
processUser($user);
});
cursor() 每次只读取一条数据，内存占用最低。
适合内存极度敏感的任务。
2. lazy()：生成器式接口
User::where('active', true)
->lazy()
->each(function ($user) {
processUser($user);
});
lazy() 对外表现类似生成器，但内部会按块读取。
它通常是一个更平衡的选择。
3. chunk()：批量处理
User::where('active', true)
->chunk(1000, function ($users) {
foreach ($users as $user) {
processUser($user);
}
});
chunk() 每次读取一批数据。
它的网络往返次数更少，适合大多数批处理任务。
4. chunkById()：可恢复处理
User::where('active', true)
->chunkById(1000, function ($users) {
foreach ($users as $user) {
processUser($user);
}
});
如果任务中途失败，可以基于最后处理的 ID 继续执行。
对于长时间运行的批处理任务，chunkById() 通常是更稳妥的默认选择。
十二、Chunk-ID 模式：让批处理任务可恢复
非缓冲查询有一个问题：
如果进程中途崩溃，当前读取位置就丢失了。
对于处理几百万甚至几千万行数据的任务来说，这是不能接受的。
更稳妥的方式是按主键分块处理。
function streamByChunkedId(PDO $pdo, int $chunkSize = 1000): Generator
{
$lastId = 0;
while (true) {
$stmt = $pdo->prepare(
'SELECT id, email, created_at
FROM users
WHERE id > :last_id
ORDER BY id ASC
LIMIT :limit'
);
$stmt->bindValue(':last_id', $lastId, PDO::PARAM_INT);
$stmt->bindValue(':limit', $chunkSize, PDO::PARAM_INT);
$stmt->execute();
$rows = $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC);
if (empty($rows)) {
return;
}
foreach ($rows as $row) {
yield $row;
}
$lastId = end($rows)['id'];
}
}
每个 chunk 都是一条独立查询。
它的优势是：
例如，可以把 checkpoint 存起来：
saveCheckpoint('users_export_last_id', $lastId);
下次启动任务时读取：
$lastId = loadCheckpoint('users_export_last_id');
这比逐行非缓冲查询略慢，但健壮性更强。
对于任何运行时间超过几分钟的任务，可恢复性通常比极限吞吐量更重要。
十三、索引是所有优化的前提
无论 Cursor 分页、Keyset 分页还是 Chunk-ID 模式，都依赖正确索引。
如果没有命中索引，这些模式都无法发挥作用。
1. Cursor 分页索引设计
Cursor 分页的索引通常要匹配过滤条件和排序方式。
例如查询是：
WHERE tenant_id = 42
ORDER BY created_at DESC, id DESC
索引应该是：
CREATE INDEX idx_orders_tenant_time
ON orders (tenant_id, created_at, id);
如果查询是：
WHERE status = 'pending'
ORDER BY priority ASC, id ASC
索引可以是：
CREATE INDEX idx_orders_status_priority
ON orders (status, priority, id);
复合索引的基本规则是：
等值过滤列在前，排序列在后。
例如：
tenant_id = 42 → 放前面
created_at DESC → 放后面
id DESC → 放最后，用于稳定排序
2. 验证索引是否生效
使用 MySQL 时，可以执行：
EXPLAIN
SELECT *
FROM orders
WHERE tenant_id = 42
AND (created_at, id) < ('2026-04-22 14:32:00', 1234567)
ORDER BY created_at DESC, id DESC
LIMIT 20;
重点关注：
- • 是否出现
Using index condition
如果看到：
或者：
通常说明索引没有正确匹配。
这时应该先修复索引，而不是继续改 PHP 代码。
3. PostgreSQL 中的检查方式
PostgreSQL 使用：
EXPLAIN ANALYZE
SELECT ...
重点关注是否出现：
如果看到：
说明可能发生了全表扫描。
4. 覆盖索引可以进一步优化
如果表非常宽，而分页查询只需要少数字段，可以考虑覆盖索引。
PostgreSQL 示例：
CREATE INDEX idx_orders_tenant_time_covering
ON orders (tenant_id, created_at, id)
INCLUDE (status, total);
覆盖索引的好处是：
查询可以只访问索引，不必回表读取主表数据。
宽表中，这个优化通常非常明显。
MySQL 中可以把需要覆盖的列直接放进复合索引中，但要注意索引体积和写入成本。
十四、分页解决不了的问题
Cursor 分页并不是银弹。
有些查询无论如何优化分页，都不适合直接压在主数据库上。
典型场景包括：
这类问题的本质不是“分页写得不够好”，而是：
不应该继续用事务数据库做这类查询。
1. 全文搜索应该使用搜索引擎
适合的工具包括：
常见架构是：
2. 聚合查询应该预计算
例如：
如果每次请求都扫描数百万行，就会非常慢。
更好的方式是维护物化汇总表：
由定时任务或事件驱动更新。
查询时只需要读取已经聚合好的结果，响应时间可以从秒级降低到毫秒级。
3. 判断是否该迁移出去
如果分页查询中出现下面几类特征，就应该重新考虑架构：
这些场景通常应该使用搜索引擎、物化视图或预聚合表。
十五、并发写入下的一致性问题
长期分页时，还需要考虑一个问题：
用户翻页过程中，如果有新数据插入或旧数据删除，会发生什么？
1. Cursor 分页如何处理插入
Cursor 分页对插入的处理相对自然。
如果新数据排序在当前 cursor 之前，用户当前分页过程中可能看不到它，但刷新第一页后可以看到。
如果新数据排序在 cursor 之后，它可能会出现在后续页面中。
关键是：
Cursor 分页不会因为 offset 移动而导致大面积重复或跳过。
2. 删除数据时会怎样
如果 cursor 对应的那一行被删除，分页仍然可以继续。
因为 cursor 本质上只是一个位置：
数据库会从这个位置之后继续查找下一批数据。
用户不会看到被删除的行，这通常也是符合预期的。
3. 绝对一致性场景需要快照
某些场景中，一致性比实时性更重要，例如：
这时应该使用事务快照。
示例：
$pdo->beginTransaction();
try {
foreach (streamUsers($pdo) as $user) {
processUser($user);
}
$pdo->commit();
} catch (Throwable $e) {
$pdo->rollBack();
throw $e;
}
MySQL InnoDB 在 REPEATABLE READ 隔离级别下，会在事务开始时创建一致性快照。
PostgreSQL 的 REPEATABLE READ 和 SERIALIZABLE 也可以提供类似能力。
4. 长事务也有代价
一致性快照不是免费午餐。
长事务可能导致：
- • PostgreSQL autovacuum 被阻塞；
因此，一致性快照适合分钟级任务，不适合小时级任务。
如果任务非常大，通常应该使用：
十六、常见问题
1. Cursor 分页可以跳到第 X 页吗？
不能直接做到。
Cursor 分页只知道：
它不知道“第 X 页”对应哪个位置。
如果一定要近似跳转，可以通过日期或 ID 构造 cursor。
例如：
可以转化为：
WHERE created_at >= '2024-03-01'
AND created_at < '2024-04-01'
实践中，用户说“跳到第 47,832 页”，通常真正想表达的是：
按某个条件筛选数据。
这时应该提供筛选器，而不是坚持页码。
2. UUID 是随机的，还能做 Keyset 分页吗？
可以。
只要 UUID 被纳入排序和 cursor，就可以提供稳定分页。
例如：
ORDER BY created_at DESC, id DESC
其中 id 可以是 UUID。
但 UUIDv4 不具备时间顺序，所以不要单独用它表示“最新数据”。
如果希望主键本身具备时间排序能力，可以考虑 UUIDv7。
3. 总数统计可以使用 COUNT(*) 吗？
小表可以。
大表中，尤其是 Web 请求内，不建议直接执行：
SELECT COUNT(*) FROM orders;
对于 5000 万行表，这可能是多秒级操作，并且会占用数据库连接。
更推荐：
- • 使用 MySQL
information_schema.TABLES.TABLE_ROWS； - • 使用 PostgreSQL
pg_class.reltuples。
如果业务必须精确计数，应把计数维护为数据模型的一部分，而不是每次请求实时扫描。
4. 复杂 Join 或视图可以做 Cursor 分页吗？
可以，但要谨慎。
如果排序字段来自单张主表，并且索引正确，通常可以工作。
更稳妥的方式是：
如果是物化视图，可以把它当作普通表处理，并为排序字段建立索引。
5. 软删除数据如何处理？
如果基础条件中包含：
那么索引也要考虑这个条件。
否则数据库虽然可以定位 cursor，但仍然可能扫描大量已删除数据。
PostgreSQL 可以使用部分索引：
CREATE INDEX idx_orders_active_time
ON orders (tenant_id, created_at, id)
WHERE deleted_at IS NULL;
MySQL 中可以考虑组合索引：
CREATE INDEX idx_orders_deleted_tenant_time
ON orders (deleted_at, tenant_id, created_at, id);
具体顺序要结合实际过滤条件和数据分布判断。
6. 可以对 PHP 计算出来的字段做 Cursor 分页吗？
不能直接做。
Keyset 分页需要数据库层面的确定性排序。
如果排序字段只存在于 PHP 计算结果中，数据库就无法基于索引定位 cursor。
解决方式通常是：
7. 如何同时支持上一页和下一页？
需要 cursor 同时支持两个方向。
常见做法是每页返回：
{
"next_cursor": "...",
"prev_cursor": "..."
}
下一页使用最后一行作为 cursor。
上一页使用第一页第一行作为 cursor，并反转比较符号。
例如当前是降序：
ORDER BY created_at DESC, id DESC
下一页：
WHERE (created_at, id) < (:created_at, :id)
上一页：
WHERE (created_at, id) > (:created_at, :id)
同时查询时可能需要反转排序，取出结果后再恢复展示顺序。
Laravel 的 cursorPaginate() 已经处理了大部分细节。
十七、快速参考卡片
1. 应避免的大型数据集分页方式
SELECT *
FROM orders
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20 OFFSET 2000000;
问题：
为了返回 20 行，需要读取 2,000,020 行。
页码越深，性能越差。
2. 推荐的 Cursor 分页方式
SELECT *
FROM orders
WHERE (created_at, id) < (:cursor_created_at, :cursor_id)
ORDER BY created_at DESC, id DESC
LIMIT 20;
优势：
复杂度接近 O(log N + K)
适合百万级、千万级甚至更大数据集
3. 推荐索引
CREATE INDEX idx_orders_time
ON orders (created_at, id);
如果有租户过滤：
CREATE INDEX idx_orders_tenant_time
ON orders (tenant_id, created_at, id);
4. Laravel Cursor 分页
Order::where('tenant_id', 42)
->orderBy('created_at', 'desc')
->orderBy('id', 'desc')
->cursorPaginate(20);
5. Laravel 大数据处理
User::where('active', true)
->cursor()
->each(fn ($user) => processUser($user));
User::where('active', true)
->lazy()
->each(fn ($user) => processUser($user));
User::where('active', true)
->chunk(1000, function ($users) {
foreach ($users as $user) {
processUser($user);
}
});
User::where('active', true)
->chunkById(1000, function ($users) {
foreach ($users as $user) {
processUser($user);
}
});
十八、核心规则总结
处理大型数据集分页时，记住这些规则：
- 1. 不要在大型表上使用深度 Offset 分页。
这种写法会随着页码变深越来越慢。
- 2. 优先使用 Cursor / Keyset 分页。
WHERE (created_at, id) < (?, ?)
- 3. 排序必须稳定。
不要只用：
应该使用：
ORDER BY created_at DESC, id DESC
- 4. Cursor 中必须包含唯一平局裁决列。
通常是：
- 5. 索引要匹配过滤和排序。
例如：
CREATE INDEX idx_orders_tenant_time
ON orders (tenant_id, created_at, id);
- 6. 使用
perPage + 1 判断是否还有下一页。避免额外执行 COUNT(*)。
- 7. Cursor 应该对客户端不透明。
使用 base64 JSON、签名 token 或版本化 cursor。
- 8. 导出和批处理任务应使用流式处理。
不要一次性 fetchAll()。
- 9. 长任务优先考虑
chunkById()。因为它更容易恢复进度。
- 10. 搜索和复杂聚合不要硬压在主数据库上。
该用搜索引擎或预聚合表时，就不要继续优化分页。
十九、什么时候说明 Cursor 分页已经不够用了？
如果你的查询出现下面这些特征，说明问题可能已经超出 Cursor 分页的能力范围：
对应处理方式通常是：
| 场景 | 推荐方案 |
| | - |
| 全文搜索 | Elasticsearch / Meilisearch / OpenSearch |
| 复杂聚合 | 物化汇总表 |
| 多维筛选 | 搜索引擎 |
| 大规模导出 | 流式处理 / chunkById |
| 精确统计 | 统计表 / 预计算 |
| 任意页码跳转 | 重新设计 UX，改为筛选器 |
二十、结语
分页看起来是一个很小的问题。
一行代码就能完成：
但在数据量变大后，它隐藏的是一个 O(N+M) 级别的性能灾难。
幸运的是，修复方式并不复杂。
大多数场景只需要把 Offset 分页替换为 Cursor 分页：
WHERE (created_at, id) < (?, ?)
再配合正确的复合索引，就能让原本几十秒的深度分页请求，重新回到毫秒级响应。
更重要的是，要把“如何遍历一个数据集”视为一个设计决策，而不是默认选择。
用户是在浏览最近数据，还是在跳转到某个时间段？
任务是在导出全部数据，还是只展示当前页面？
业务需要绝对一致性，还是可以接受近似统计？
这些问题的答案不同，选择的方案也应该不同。
工具其实早就在技术栈里：
关键是在第 5000 万行数据到来之前，就开始正确使用它们。
把分页模式设计好，并在项目中复用。
原本需要 45 秒的请求，可以变成 30 毫秒。
连接池不会再被慢查询长期占满。
凌晨 3 点的数据库告警也会少很多。
这就是把分页做对之后的复利价值。
10个月宝宝每天需要喝多少奶粉？
