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MyBatisPlus分页插件真的够用吗？我们选择原生SQL优化查询

在高并发、大数据量的业务场景中，分页查询几乎是每个后端接口绕不开的需求。无论是用户列表、订单流水还是商品管理，当数据量从几千条膨胀到百万级时，原本“开箱即用”的框架功能往往会暴露出性能瓶颈甚至逻辑缺陷。

MyBatisPlus作为当前Java生态中最流行的ORM增强工具之一，凭借其简洁的API和强大的代码生成能力，极大提升了开发效率。它的分页插件PaginationInnerInterceptor让开发者只需调用一行selectPage()方法，就能自动完成总数统计与分页查询，听起来近乎完美。但现实却常常打脸——线上慢查询频发、COUNT语句拖垮数据库、复杂JOIN报错……这些问题背后，正是过度依赖自动化带来的隐性代价。

一个真实的生产问题

某电商平台的订单中心接口，在数据量达到80万条后，分页加载时间从200ms飙升至4秒以上，且数据库CPU持续告警。排查发现，MyBatisPlus自动生成的SQL如下：

-- 自动生成的COUNT语句 SELECT COUNT(*) FROM orders o LEFT JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE o.status = 1 ORDER BY o.create_time DESC;

问题来了：COUNT查询中包含了不必要的JOIN和ORDER BY，而MySQL在执行这类语句时无法有效利用索引，导致全表扫描。更讽刺的是，这个ORDER BY对总数毫无意义，却是MyBatisPlus为了“保持一致性”强行保留的结构。

这并非个例。许多团队都曾遇到类似情况：框架试图“聪明地”处理一切，结果却生成了低效甚至错误的SQL。此时，与其等待社区修复或配置各种“规避策略”，不如主动掌控SQL本身——手写原生SQL，回归本质。

MyBatisPlus分页是如何工作的？

当你写下这样一段代码：

Page<Order> page = new Page<>(1, 10); QueryWrapper<Order> wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper.eq("status", 1); orderMapper.selectPage(page, wrapper);

MyBatisPlus会在底层悄悄执行两个动作：

1. 先执行一次 COUNT 查询：
   sql SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status = 1;

2. 再执行带 LIMIT 的主查询：
   sql SELECT * FROM orders WHERE status = 1 LIMIT 0, 10;

整个过程由PaginationInnerInterceptor拦截器完成，对开发者透明。看似优雅，实则暗藏风险。

双SQL模式的代价

• 资源翻倍：一次分页请求触发两次数据库访问。
• 执行计划差异：COUNT和SELECT可能走不同索引路径，尤其在涉及JOIN或子查询时。
• 数据不一致风险：两个查询之间若有数据变更（如新增/删除），会出现“总条数为100，但实际只查出98条”的诡异现象。
• 缓存难以命中：由于SQL结构固定但参数动态，常规查询缓存利用率极低。

复杂SQL改写的局限性

MyBatisPlus需要解析原始SQL并安全插入LIMIT，这对简单查询没问题，但在以下场景极易出错：

• 包含子查询的分页
• UNION联合查询
• 窗口函数或CTE
• 动态排序字段绑定

一旦SQL结构稍复杂，就可能出现“Failed to process sql”异常，或者生成语法错误的SQL。这种“黑盒式”改写机制，本质上是用便利性牺牲了可控性。

为什么我们转向原生SQL分页？

面对上述问题，我们的解决方案很直接：放弃自动改写，自己写SQL。

通过MyBatis的Mapper机制，我们可以完全控制查询逻辑，精准优化执行计划，并根据业务特点灵活调整策略。这不是倒退，而是工程上的理性回归——在关键路径上，把控制权拿回来。

核心优势一览

更重要的是，原生SQL让我们可以实施一些高级优化技巧，这是插件永远做不到的。

实战：如何正确实现原生分页？

我们以订单分页为例，展示一套标准的原生分页实现方式。

1. Mapper接口定义

public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> { List<OrderVO> selectOrderPage(@Param("offset") Long offset, @Param("size") Integer size, @Param("status") Integer status, @Param("keyword") String keyword); long countOrderPage(@Param("status") Integer status, @Param("keyword") String keyword); }

注意返回类型使用OrderVO而非实体类，避免查询无用字段。

2. XML中的SQL编写

<mapper namespace="com.example.mapper.OrderMapper"> <select id="selectOrderPage" resultType="com.example.vo.OrderVO"> SELECT o.id, o.order_no, o.amount, u.username AS buyerName, o.create_time FROM orders o LEFT JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE o.deleted = 0 <if test="status != null"> AND o.status = #{status} </if> <if test="keyword != null and keyword != ''"> AND (o.order_no LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%') OR u.username LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')) </if> ORDER BY o.create_time DESC LIMIT #{offset}, #{size} </select> <select id="countOrderPage" resultType="long"> SELECT COUNT(*) FROM orders o WHERE o.deleted = 0 <if test="status != null"> AND o.status = #{status} </if> <if test="keyword != null and keyword != ''"> AND EXISTS ( SELECT 1 FROM users u WHERE u.id = o.user_id AND u.username LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%') ) </IF> </select> </mapper>

关键点说明：

• 分离COUNT逻辑：在countOrderPage中避免不必要的JOIN，提升统计效率。
• 动态条件统一：确保WHERE条件在两个SQL中保持一致，防止数据偏差。
• 字段精简：只查询前端所需字段，减少网络传输和内存占用。

3. Service层封装

@Service public class OrderService { @Autowired private OrderMapper orderMapper; public IPage<OrderVO> getOrderPage(int pageNum, int pageSize, Integer status, String keyword) { long offset = (pageNum - 1L) * pageSize; // 合理缓存总数（适用于非实时强一致场景） String cacheKey = "order:count:" + status + ":" + keyword; Long total = Optional.ofNullable(redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey)) .map(Long::valueOf) .orElseGet(() -> { long count = orderMapper.countOrderPage(status, keyword); redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, String.valueOf(count), Duration.ofMinutes(5)); return count; }); List<OrderVO> records = orderMapper.selectOrderPage(offset, pageSize, status, keyword); Page<OrderVO> page = new Page<>(pageNum, pageSize); page.setTotal(total); page.setRecords(records); return page; } }

这里引入了一个重要优化：对COUNT结果做短时缓存。对于不要求实时精确总数的场景（如后台管理），缓存5分钟能显著降低数据库压力。

更进一步：高级分页优化技巧

当数据量继续增长，仅靠基础分页仍不够。我们需要更精细的控制手段。

1. 延迟关联（Deferred Join）

适用于大偏移量分页（如第1000页）。传统LIMIT 10000, 10会导致大量回表，性能极差。

改进方案：先通过覆盖索引查出主键，再关联原表获取完整数据。

SELECT o.*, u.username FROM orders o INNER JOIN users u ON o.user_id = u.id INNER JOIN ( SELECT id FROM orders WHERE status = 1 ORDER BY create_time DESC LIMIT 10000, 10 ) t ON o.id = t.id;

这种方式能大幅减少IO，尤其当create_time上有复合索引时。

2. 游标分页（Cursor-based Pagination）

替代传统的页码模式，使用“上一页最后一条记录的排序值”作为下一页起点。

-- 假设上一页最后一条记录的create_time为 '2024-03-01 10:00:00' SELECT * FROM orders WHERE create_time < '2024-03-01 10:00:00' AND status = 1 ORDER BY create_time DESC LIMIT 10;

优点：
- 无偏移量，性能恒定
- 避免因中间插入数据导致的重复或跳过
- 天然支持无限滚动

缺点：
- 不支持随机跳页
- 前端需维护cursor状态

适合消息流、动态Feed等场景。

3. 排序稳定性保障

常见问题：同一页数据刷新后顺序变化，甚至出现重复条目。

原因：ORDER BY字段不唯一，排序结果不确定。

解决办法：在排序字段后追加唯一键，保证确定性。

ORDER BY create_time DESC, id DESC

即使create_time相同，也能通过id确保全局有序。

我们该如何选择？

没有银弹。是否使用MyBatisPlus分页插件，取决于具体场景。

✅ 可继续使用插件的场景：

• 数据量小于10万
• 查询条件简单，无多表JOIN
• 属于内部管理系统或低频接口
• 快速原型开发阶段

这些情况下，开发效率优先，自动化带来的收益大于成本。

🚫 应切换为原生SQL的场景：

• 单表数据 > 50万条
• 涉及3张以上表JOIN
• 有明确性能要求（P95 < 500ms）
• 存在动态排序、聚合分析等复杂逻辑
• 已出现慢查询或数据库负载过高

在这些关键路径上，每毫秒都值得优化，每一行SQL都应被审视。

最佳实践建议

1. 混合使用策略
   不必全盘否定MyBatisPlus插件。可采取“简单页面用插件，核心接口用手写SQL”的折中方案，平衡效率与性能。

2. 统一返回格式
   无论底层如何实现，对外始终返回IPage<T>，保持接口一致性，降低调用方改造成本。

3. 建立SQL审核机制
   所有上线的分页SQL必须经过DBA或资深开发评审，重点检查：
   - 是否存在全表扫描
   - 索引使用是否合理
   - 是否有N+1查询隐患

4. 监控与告警
   对所有分页接口接入APM监控，设置慢查询阈值（如>1s）自动告警，并定期输出TOP SQL报告。

5. 文档化典型SQL模板
   在团队内部沉淀常用分页模式，如“延迟关联写法”、“游标分页规范”，形成可复用的知识资产。

写在最后

从“依赖框架”到“理解底层”，是每个成熟技术团队的必经之路。MyBatisPlus的分页插件像一把瑞士军刀，方便但不够锋利；而原生SQL则是定制打造的手术刀，精准且有力。

我们不必彻底抛弃自动化工具，但必须清楚它的边界在哪里。当业务规模突破某个临界点时，主动放弃部分便利性，换取系统稳定性和性能可控性，是一种清醒的技术决策。

真正的工程智慧，不在于用了多少高科技，而在于能否在复杂权衡中做出最合适的选择。