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hibernate分页

Hibernate分页通过Query.setFirstResult()设置起始位置，setMaxResults()限定每页大小，或Criteria接口实现，可结合PageHelper插件简化，需注意离线查询统计总记录数以计算分页参数

Hibernate分页详解

分页原理与核心概念

在数据量较大的场景下，直接查询全表数据会导致性能问题，分页的核心思想是将数据拆分为多个固定大小的子集，每次仅查询指定范围的数据，Hibernate作为ORM框架，通过封装底层数据库操作,提供多种分页实现方式。

分页要素 说明
当前页码 从1开始计数（而非0）
每页记录数 决定单页数据量，需结合业务需求设置
偏移量 offset = (当前页码-1) 每页记录数
总记录数 需单独查询获得，用于计算总页数

Hibernate分页实现方式

Hibernate支持三种主流分页方式：HQL/JPQL、Criteria API、原生SQL。

HQL分页实现

// 创建HQL查询
Query query = session.createQuery("FROM User u WHERE u.status = :status");
query.setParameter("status", "ACTIVE");
// 设置分页参数
int pageNumber = 2; // 第2页
int pageSize = 15;  // 每页15条
query.setFirstResult((pageNumber-1)pageSize); // 计算偏移量
query.setMaxResults(pageSize);                // 设置最大结果数
// 执行查询
List<User> result = query.list();

Criteria API分页

// 创建Criteria查询
CriteriaBuilder cb = session.getCriteriaBuilder();
CriteriaQuery<User> cq = cb.createQuery(User.class);
Root<User> root = cq.from(User.class);
cq.select(root).where(cb.equal(root.get("status"), "ACTIVE"));
// 构建查询对象
TypedQuery<User> query = session.createQuery(cq);
// 设置分页参数
query.setFirstResult(pageSize(pageNumber-1));
query.setMaxResults(pageSize);
// 获取结果
List<User> users = query.getResultList();

原生SQL分页

// 创建SQL查询
SQLQuery sqlQuery = session.createSQLQuery("SELECT  FROM user WHERE status = ?");
sqlQuery.addEntity(User.class);
sqlQuery.setParameter(1, "ACTIVE");
// 设置分页参数
sqlQuery.setFirstResult((pageNumber-1)pageSize);
sqlQuery.setMaxResults(pageSize);
// 执行查询
List<User> users = sqlQuery.list();

分页参数计算逻辑

参数 计算公式 示例值
当前页码 userInput（需校验>0） 3
每页记录数 配置值（建议5-50之间） 10
偏移量 (pageNumber-1)pageSize (3-1)10=20
总页数 ceil(totalRecords/pageSize) ceil(25/10)=3

总记录数获取方案

获取总记录数需要执行独立计数查询,常见实现方式：

// HQL方式获取总数
Long total = (Long) session.createQuery("SELECT COUNT(u) FROM User u")
                           .uniqueResult();
// Criteria方式获取总数
CriteriaBuilder cb = session.getCriteriaBuilder();
CriteriaQuery<Long> countQuery = cb.createQuery(Long.class);
Root<User> root = countQuery.from(User.class);
countQuery.select(cb.count(root));
Long total = session.createQuery(countQuery).getSingleResult();

性能优化策略

  1. 索引优化：对分页字段建立索引（如排序字段）
  2. 预编译语句：复用PreparedStatement减少解析开销
  3. 内存分页：当数据量<50万时，可考虑内存分页（需评估内存占用）
  4. 异步计数：将总数查询与数据查询解耦，提升响应速度

常见问题与解决方案

问题 解决方案
深分页性能差（第100页） 改用ID分段扫描，或强制最大分页深度（如限制最多显示500页）
分页跳转重复查询 使用二级缓存（如Ehcache）存储分页元数据
多条件分页排序冲突 显式指定排序字段，避免依赖默认排序
懒加载异常 在分页查询前初始化关联对象，或设置FetchMode.JOIN

分页参数校验规则

校验项 规则
页码有效性 必须>0且为整数
页码上限 根据总记录数动态计算（totalPages = ceil(total/pageSize)）
每页大小 设置最小值（建议5）和最大值（建议100）
非规字符过滤 对前端传入参数进行类型转换和范围校验

FAQs：

Q1：如何动态调整每页显示数量？
A1：可通过配置文件设置默认值,并在前端提供下拉选择器。

<!-在application.properties中配置 -->
app.page.size=20
app.page.max=100

前端传递参数时进行范围校验：

int pageSize = Math.min(Math.max(requestSize, minPageSize), maxPageSize);

Q2：如何处理千万级数据的分页查询？
A2：推荐以下优化方案：

  1. 建立复合索引（分页字段+排序字段）
  2. 采用游标分页（MySQL的LIMIT offset, size在大数据量时效率低）
  3. 使用ES/Solr等搜索引擎实现高效分页
  4. 数据水平拆分（按ID
Hibern
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