Dapper 本身不内置分页功能,需结合 SQL 分页语法(如 OFFSET-FETCH、LIMIT-OFFSET 或 ROW_NUMBER())实现;推荐 SQL Server 用 OFFSET-FETCH(需 ORDER BY + 索引),MySQL/PostgreSQL 用 LIMIT-OFFSET;查总数宜用 CTE 避免全表 COUNT(*);须防 SQL 注入、大偏移性能骤降、无序分页结果不可靠等陷阱。

Dapper 本身不内置分页功能,但结合 SQL 的分页语法(如 OFFSET-FETCH、LIMIT-OFFSET 或 ROW_NUMBER()),可以高效、安全地实现分页查询。关键在于写对 SQL、传对参数、避免全表扫描和性能陷阱。
这是 SQL Server 最简洁、语义最清晰的分页方式,支持 ORDER BY 必选,天然防止歧义排序。
示例(获取第 3 页,每页 20 条):
SELECT Id, Name, Email FROM Users WHERE Status = @status ORDER BY Id OFFSET @skip ROWS FETCH NEXT @take ROWS ONLY
Dapper 调用:
var users = connection.Query<User>(@sql, new { status = "Active", skip = 40, take = 20 });注意:@skip = (page - 1) * pageSize,务必确保 ORDER BY 字段有索引(如 Id),否则性能会断崖式下降。
MySQL 和 PostgreSQL 原生支持 LIMIT offset, size 或 LIMIT size OFFSET offset,写法更直观。
PostgreSQL 示例:
SELECT id, name, email FROM users WHERE status = @status ORDER BY id LIMIT @take OFFSET @skip
MySQL 同理,Dapper 参数绑定完全一致。同样强调:ORDER BY + 索引是分页性能的生命线,无索引 ORDER BY 在大数据量下会导致临时表和文件排序。
常见需求是「查数据 + 查总条数」。直接写两个查询(一个带分页,一个 COUNT(*))看似简单,但大表 COUNT(*) 可能极慢。
推荐用 CTE 避免重复过滤逻辑:
WITH paged AS (
SELECT Id, Name, Email,
COUNT(*) OVER() AS TotalCount
FROM Users
WHERE Status = @status
)
SELECT Id, Name, Email, TotalCount
FROM paged
ORDER BY Id
OFFSET @skip ROWS
FETCH NEXT @take ROWS ONLY这样一次查询返回数据 + 总数,且 WHERE 条件只写一遍,逻辑一致、易于维护。Dapper 映射时可定义包含 TotalCount 的 DTO。
WHERE Id > @lastId ORDER BY Id LIMIT @take
skip = (pageNumber - 1) * pageSize
基本上就这些。Dapper 分页不复杂,但容易忽略排序、索引和大数据量下的游标方案。把 SQL 写清楚,参数传准确,再配上合适索引,就能扛住大部分业务分页场景。
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