在开发API的时候，有时候数据太多了，就需要分页读取。

基于偏移量的分页（Offset-based）

这种方式就是会提供一个每页笔数（page size）来定义返回条目的最大数，提供一个页数（page number）来表示从哪里开始读取数据。

例如：

SELECT * FROM "CampusResumes" ORDER BY "Name" DESC LIMIT 5 OFFSET 10;

这句话的意思就是从该表中读取数据，按照Name字段降序排序，从第10笔数据后开始读取，一共读取5笔（可能不足5笔）。

这就相当于page size = 5，page number = 3的分页读取。

Offset-based分页方式实现起来非常的简单，对用户来说体验也比较好。但是还有有一些劣势的：

对于大规模的数据集，效率不够高。因为数据库需要进行count和skip操作。
如果数据经常发生变化，那么结果不可信。在查询的时候如果插入或删除了数据，那么某条数据可能会出现两次或者翻页的时候越界了。
在分布式系统中实现起来略麻烦。这种情况下，你可能需要扫描不同的数据碎片，然后才能得到想要的数据。

总体来说，当允许结果出现误差的时候，Offset-based分页还是很好用的。

基于游标的分页（Cursor-based）

为了解决Offset-based分页的那些问题，可以采用Cursor-based分页。

这种方式是这样的：客户端首先发送请求，请求里提供所需数据的数量。然后服务器响应请求，返回这些数量的数据（如果有这么多数据的话），同时还会返回一个游标（Cursor）。在下一次请求中，客户端除了发送请求数据的数量之外，还把这个cursor也传送过去，这个cursor就表示这次所要读取的数据的开始位置。

这看起来和Offset-based分页差别不大，但是却更有效率。数据库里面的数据可以根据cursor值来获取。

例如：

SELECT * FROM "CampusResumes" WHERE "Id" > 15 ORDER BY "Id" LIMIT 5;

这个例子里，上次请求返回的cursor（Id字段）值为15，这次要获取Id比15大的连续的5条数据。

这里的Id字段本身就是一个索引，所以查询起来非常快。

在这次请求的响应里，可以把本次结果的最后一条的Id作为cursor再返回去：

所以返回的cursor值为23，以供下次读取。

Cursor-based翻页的优点是：

性能好。因为cursor字段通常都是索引列，查起来很快。
一致性。添加和删除数据并不影响返回的结果，翻页时同一笔数据也只会被返回一次。

Cursor-based翻页通常适用于大量和动态的数据集，但是它也有一些缺点：

无法跳转到指定的页。Cursor-based翻页只能一页一页遍历结果。
结果必须基于一个唯一并且顺序的字段。不可以让添加记录到任意位置。
实现起来比Offset-based复杂一点，尤其对客户端来说。

对于Cursor字段的选择：

Id，顺序的主键。
时间戳。
加密字符串。它们看起来像随机字符串，但实际上通常是Cursor里加入了额外的信息。

总体来说Cursor-based翻页还是更适合于高吞吐的应用，这种情况下客户端通常需要扫描整个数据集。

翻页的最佳实践

设定每页的最大笔数限制。
针对大数据集，尽量不要使用Offset-based分页。
分页的默认排序，通常会把新的数据先返回，旧的数据往后翻。
没分页的API尽量去实现分页。
分页的时候，最好把下一页的链接一同返回，并鼓励客户端使用这个链接，参考HATEOAS。这样以后你改变翻页策略的时候，客户端不会爆掉。
不要在Cursor里加入敏感信息。

巴特西

API做翻页的两种思路

基于偏移量的分页（Offset-based）

基于游标的分页（Cursor-based）

翻页的最佳实践

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