分页查询通过数据库LIMIT/OFFSET与Java参数封装实现，MySQL用LIMIT offset,size，PostgreSQL用OFFSET LIMIT，Oracle用ROWNUM，SQL Server用OFFSET FETCH；Java定义PageRequest传参、PageResult返回数据及总数，Service计算offset并调用Mapper分页查询，需建索引优化排序字段，避免深分页性能问题，可采用游标分页或缓存提升效率。
在Java项目中实现分页查询，通常涉及数据库SQL语句的编写与后端逻辑的配合。分页的核心目标是避免一次性加载大量数据，提升系统性能和用户体验。下面从数据库语句和Java逻辑两个层面说明常见实现方式。
数据库层面：使用LIMIT或ROWNUM进行分页
不同的数据库支持的分页语法略有差异，以下是几种主流数据库的写法：
MySQL： 使用 LIMIT offset, size
SELECT id, name, age FROM user ORDER BY id LIMIT 10, 10;表示跳过前10条，取接下来的10条数据。offset=当前页码减1乘以每页大小（(page-1)*size），size为每页数量。
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PostgreSQL： 同样支持 LIMIT 和 OFFSET
SELECT id, name, age FROM user ORDER BY id OFFSET 10 LIMIT 10;Oracle： 使用ROWNUM或ROW_NUMBER()窗口函数
SELECT * FROM ( SELECT row_.*, ROWNUM rnum FROM ( SELECT id, name, age FROM user ORDER BY id ) row_ WHERE ROWNUM 10;Oracle早期版本常用嵌套查询配合ROWNUM实现分页。
SQL Server： 支持OFFSET FETCH
SELECT id, name, age FROM user ORDER BY id OFFSET 10 ROWS FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;
Java后端逻辑：封装分页参数与结果
在Java中，通常需要定义分页参数对象和返回结果对象。
1. 定义分页请求参数
public class PageRequest { private int page = 1; // 当前页码 private int size = 10; // 每页数量// getter/setter
}
2. 定义分页响应结果
public class PageResult { private List> data; private long total; private int page; private int size; private int totalPages;public PageResult(List data, long total, int page, int size) {
this.data = data;
this.total = total;
this.page = page;
this.size = size;
this.totalPages = (int) Math.ceil((double) total / size);
}
// getter/setter}
3. 在Service中处理分页逻辑
public PageResult getUserList(PageRequest pageReq) { // 计算偏移量 int offset = (pageReq.getPage() - 1) * pageReq.getSize();// 查询当前页数据 ListuserList = userMapper.selectPage(offset, pageReq.getSize()); // 查询总记录数 long totalCount = userMapper.countAll(); return new PageResult(userList, totalCount, pageReq.getPage(), pageReq.getSize());
}
其中userMapper对应MyBatis的接口方法：
优化建议与注意事项
分页实现看似简单，但实际应用中需要注意以下几点：
- 必须对排序字段建立索引，否则分页性能会随数据量增长急剧下降
- 深分页（如第10000页）会导致OFFSET过大，影响查询效率，可考虑使用“游标分页”（基于上一页最后一条记录的ID继续查询）
- 前端传参需校验page和size的合法性，防止恶意请求
- 若数据实时性要求不高，可结合缓存减少数据库压力
基本上就这些。分页的关键在于数据库语法正确、Java层参数传递清晰，并注意性能边界问题。合理设计能有效支撑百万级数据的高效浏览。
