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postgresql分页数据重复问题的深入理解
数据库 2024/12/29 佚名
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问题背景

许多开发和测试人员都可能遇到过列表的数据翻下一页的时候显示了上一页的数据，也就是翻页会有重复的数据。

如何处理？

这个问题出现的原因是因为选择的排序字段有重复，常见的处理办法就是排序的时候加上唯一字段，这样在分页的过程中数据就不会重复了。 关于这个问题文档也有解释并非是一个bug。而是排序时需要选择唯一字段来做排序，不然返回的结果不确定

排序返回数据重复的根本原因是什么呢？

经常优化sql的同学可能会发现，执行计划里面会有Sort Method这个关键字，而这个关键字就是排序选择的方法。abase的排序分为三种

quicksort                       快速排序   
top-N heapsort  Memory          堆排序
external merge  Disk            归并排序

推测

分页重复的问题和执行计划选择排序算法的稳定性有关。

简单介绍下这三种排序算法的场景：

在有索引的情况下：排序可以直接走索引。 在没有索引的情况下：当表的数据量较小的时候选择快速排序（排序所需必须内存小于work_mem）， 当排序有limit，且耗费的内存不超过work_mem时选择堆排序， 当work_mem不够时选择归并排序。

验证推测

1.创建表，初始化数据

abase=# create table t_sort(n_int int,c_id varchar(300));
CREATE TABLE
abase=# insert into t_sort(n_int,c_id) select 100,generate_series(1,9);
INSERT 0 9
abase=# insert into t_sort(n_int,c_id) select 200,generate_series(1,9);
INSERT 0 9
abase=# insert into t_sort(n_int,c_id) select 300,generate_series(1,9);
INSERT 0 9
abase=# insert into t_sort(n_int,c_id) select 400,generate_series(1,9);
INSERT 0 9
abase=# insert into t_sort(n_int,c_id) select 500,generate_series(1,9);
INSERT 0 9
abase=# insert into t_sort(n_int,c_id) select 600,generate_series(1,9);
INSERT 0 9

三种排序

--快速排序 quicksort
abase=# explain analyze select ctid,n_int,c_id from t_sort order by n_int asc;
            QUERY PLAN            
------------------------------------------------------------
 Sort (cost=3.09..3.23 rows=54 width=12) (actual time=0.058..0.061 rows=54 loops=1)
 Sort Key: n_int
 Sort Method: quicksort Memory: 27kB
 -> Seq Scan on t_sort (cost=0.00..1.54 rows=54 width=12) (actual time=0.021..0.032 rows=54 loops=1)
 Planning time: 0.161 ms
 Execution time: 0.104 ms
(6 rows)
--堆排序 top-N heapsort
abase=# explain analyze select ctid,n_int,c_id from t_sort order by n_int asc limit 10;
             QUERY PLAN             
 
------------------------------------------------------------
 Limit (cost=2.71..2.73 rows=10 width=12) (actual time=0.066..0.068 rows=10 loops=1)
 -> Sort (cost=2.71..2.84 rows=54 width=12) (actual time=0.065..0.066 rows=10 loops=1)
   Sort Key: n_int
   Sort Method: top-N heapsort Memory: 25kB
   -> Seq Scan on t_sort (cost=0.00..1.54 rows=54 width=12) (actual time=0.022..0.031 rows=54 loops=1
)
 Planning time: 0.215 ms
 Execution time: 0.124 ms
(7 rows)
--归并排序 external sort Disk
--插入大量值为a的数据
abase=# insert into t_sort(n_int,c_id) select generate_series(1000,2000),'a';
INSERT 0 1001
abase=# set work_mem = '64kB';
SET
abase=# explain analyze select ctid,n_int,c_id from t_sort order by n_int asc;
             QUERY PLAN             
-------------------------------------------------------------
 Sort (cost=18.60..19.28 rows=270 width=12) (actual time=1.235..1.386 rows=1055 loops=1)
 Sort Key: n_int
 Sort Method: external sort Disk: 32kB
 -> Seq Scan on t_sort (cost=0.00..7.70 rows=270 width=12) (actual time=0.030..0.247 rows=1055 loops=1)
 Planning time: 0.198 ms
 Execution time: 1.663 ms
(6 rows)

快速排序

--快速排序
abase=# explain analyze select ctid,n_int,c_id from t_sort order by n_int asc;
            QUERY PLAN            
------------------------------------------------------------
 Sort (cost=3.09..3.23 rows=54 width=12) (actual time=0.058..0.061 rows=54 loops=1)
 Sort Key: n_int
 Sort Method: quicksort Memory: 27kB
 -> Seq Scan on t_sort (cost=0.00..1.54 rows=54 width=12) (actual time=0.021..0.032 rows=54 loops=1)
 Planning time: 0.161 ms
 Execution time: 0.104 ms
(6 rows) 
"color: #ff0000">堆排序







abase=# select count(*) from t_sort;
 count 
-------
 1055
(1 row)
--设置work_mem 4MB
abase=# show work_mem ;
 work_mem 
----------
 4MB
(1 row)
"color: #ff0000">归并排序







--将work_mem设置为64kb让其走归并排序。
abase=# set work_mem ='64kB';
SET
abase=# show work_mem;
 work_mem 
----------
 64kB
(1 row)
"htmlcode">



--设置work_mem =64kb
abase=# show work_mem;
 work_mem 
----------
 64kB
(1 row)
--查询limit 10 offset 10
abase=# explain analyze select * from ( select ctid,n_int,c_id from test order by n_int asc limit 10 offset 10) td limit 10;
              QUERY PLAN               
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit (cost=1221.42..1221.54 rows=10 width=13) (actual time=12.881..12.884 rows=10 loops=1)
 -> Limit (cost=1221.42..1221.44 rows=10 width=13) (actual time=12.879..12.881 rows=10 loops=1)
   -> Sort (cost=1221.39..1295.79 rows=29757 width=13) (actual time=12.877..12.879 rows=20 loops=1)
    Sort Key: test.n_int
    Sort Method: top-N heapsort Memory: 25kB
    -> Seq Scan on test (cost=0.00..429.57 rows=29757 width=13) (actual time=0.058..6.363 rows=29757 loops=1)
 Planning time: 0.230 ms
 Execution time: 12.976 ms
(8 rows)
"external nofollow" target="_blank" href="https://stackoverflow.com/questions/13580826/postgresql-repeating-rows-from-limit-offset">PostgreSQL - repeating rows from LIMIT OFFSET


参考资料: LIMIT and OFFSET


结语




1.关于分页重复数据的问题主要是排序字段不唯一并且执行计划走了快速排序和堆排序导致。


2.当排序有重复字段，但是如果查询是归并排序，便不会存在有重复数据的问题。


3.当用重复字段排序，前面的页重复，随着offset的增大导致work_mem不足以后使用归并排序，就不存在重复的数据了。


4.排序和算法的稳定性有关，当执行计划选择不同的排序算法时，返回的结果不一样。


5.处理重复数据的常见手段就是，排序的时候可以在排序字段d_larq(立案日期)后面加上c_bh(唯一字段)来排序。


order by d_larq,c_bh;


总结


以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。


                                

                                

                                     

                                

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postgresql分页查询,postgresql分页,postgresql分页数据重复

                                     

                                
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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