1.分页查询
页宜小不宜大
对于查询 API 来说，当查询结果集包含成千上万条记录时，返回所有结果是一个挑战，它给服务器、客户端和网络带来了不必要的压力，于是便有了分页接口。
在设计分页接口时，页大小需要设置上限。这是因为如果没有上限，客户端可以请求任意大的页大小，从而可能导致服务器性能问题，例如一次请求返回过多数据，导致服务器响应变慢，网络传输时间变长，甚至可能引起系统崩溃等问题。
为了防止这种情况的发生，通常会在设计分页接口时设置一个最大页大小限制。当客户端请求的页大小超过最大限制时，应该向客户端返回一个错误提示，告知客户端页大小超过最大限制，建议客户端减小页大小，以保证服务器和客户端的正常运行。
那么页大小设为多少合适呢？
常见的页大小有 10，20，50，100，500 和 1000。如何选择页大小，我们应该在满足特定业务场景需求下，宜小不宜大。
太大的页，主要有以下几个问题：
- 影响用户体验。页太大，加载会比较慢，用户等待时间会比较长。
- 影响接口性能。页太大，会增加数据的拉取编解码耗时，降低接口性能。
- 浪费带宽。很多场景下，用户在浏览的过程中，不会看完一页中的所有数据，返回太大的页是一种浪费。
- 扩展性差。随着业务的发展，接口在页大小不变的情况下，返回的页数据可能会越来越大，导致接口性能越来越差，最终拖垮接口。
页大小多少合适，没有标准答案，需要根据具体的业务场景来定。但是要坚持一点，页宜小不宜大。如果页大小能用 10 便可满足业务需求，就不要用 20，更不要用 50。
浅分页使用偏移量，深分页使用游标
通常我们通过偏移量（OFFSET 和 LIMIT）或游标（NEXT_ID 和 LIMIT）实现分页。
基于偏移是最常见的分页接口设计，其原理是通过页号和页大小指定某一分页的数据。
代码语言：javascript复制// 请求
{
"page": 2,
"count": 10
}
// 响应
{
"data": [],
"total": 100
}优点：简单易懂，易于实现。支持分页跳转，支持向前翻页。
缺点：
- 不适用于大数据量的深分页场景。因为当 OFFSET 值较大时，性能会下降，因为数据库需要扫描和跳过大量记录。
- 不适用动态数据：偏移量方案对数据变动支持也差，数据的插入或删除可能会导致数据重复或跳过，比如用户在查看第 10 页内容，此时第 1 页一条数据被删除，此时整个列表会往迁移，这会导致第 11 页跳过了 1 条数据。
基于游标（cursor）的分页方式适用于动态数据场景，一般使用唯一标识符（如主键）或时间戳作为分页的游标，基于上一个分页的最后一条记录来查询下一页数据。
代码语言：javascript复制// 请求
{
"next_id": "11",
"count": 10
}
// 响应
{
"data": [],
"next_id": "21",
}深分页使用游标查询时，每次分页查询都多查询一个元素作为 Next Cursor 使用，同时可以用来判断是否有剩余数据。
游标分页方案优点就是性能好，对数据变动也有较好支持，不会因为数据的插入或删除导致数据重复或跳过。
缺点是不能像偏移量方案可以任意跳转指定页，往前翻页也需要特别处理。
索引优化
确保分页查询使用了合适的索引来提高查询性能，尤其是在处理大数据量时。
