CN118035212A - 一种数据库分页数据处理方法、系统及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种数据库分页数据处理方法，包括：步骤S1.读取当前进行分页查询的目标数据库的版本信息，根据不同业务环节，分析所述目标数据库的版本，若发现不同业务环节存在数据库版本差异，则进行步骤S2.校验字符集一致性，若存在字符集不一致，则进行字符集调整，使字符集一致；步骤S3.跟踪所述目标数据库执行的SQL操作，监控所述目标数据库的执行过程，检测排序异常和分页失败；步骤S4.基于所述步骤S3检测到的排序异常和分页失败，确定关系数据库设计规范化原则，相应设定SQL优化策略和业务规则调整方案，执行优化和调整。全面而有效地解决分页数据重复问题并提升整体查询性能。本发明还提供的系统及电子设备具有相应优势。

Description

一种数据库分页数据处理方法、系统及电子设备

技术领域

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种数据库分页数据处理方法、系统及相应的电子设备。

背景技术

在数据库分页查询时会出现两页的数据有重复。举例来说，在MySQL中，使用ORDERBY和LIMIT混合时出现的排序混乱导致分页数据重复的问题是一个常见的情况，特别是在处理大量数据时。当在MySQL数据库中进行分页查询时，通常会使用LIMIT来限制返回的行数，同时会使用ORDER BY对结果进行排序。例如，LIMIT(0,20)表示查询第一页的20条数据，而LIMIT(20,20)表示查询第二页的数据。然而，当LIMIT和ORDER BY一起使用时，有出现在不同页码中的数据重复的情况。该问题的原因在于，MySQL数据库对数据的排序是在整个结果集上执行的，而不是在每一页的数据上执行的。因此，如果使用LIMIT来获取第N页的数据，并且在之前的查询中使用了ORDER BY，那么在不同页之间会有数据的交叠，导致某些数据在多个页中出现。在业务上会引发以下问题：1、数据重复，某些行在相邻的页中出现，导致用户看到相同的数据，造成混淆；2、数据遗漏，某些数据在分页中遗漏，使用户错过某些信息。例如，在Web开发中，分页是一个常见的需求，特别是对于搜索结果或数据表格。如果不正确使用ORDER BY和LIMIT，就会导致分页数据的重复或遗漏。数据分析和报表生成通常需要对大数据集进行分页查询。如果排序和限制不正确地结合使用，就会引起数据错误，给业务决策带来负面影响。可知，解决MySQL数据库中ORDER BY和LIMIT混用导致排序混乱的问题对于数据的一致性、用户体验、业务决策和系统性能都至关重要。现有技术中针对该问题的解决方法主要有选择合适的排序字段、使用缓存、避免跳页等，具体例如：在ORDER BY后面加具有唯一性的索引字段ID排序：SELECT a,b FROM table WHERE c＝1ORDER BY ddesc，id desc LIMIT 0,20。该方案在实际应用仍存在一些问题，包括：1、SQL优化是一个关键的技术任务，而其质量很大程度上依赖于数据库管理员(DBA)的技术水平和开发团队对框架设计的合理性(不同的DBA采用不同的优化策略，而不同的框架设计导致相同查询的性能表现存在千差万别。)。2、复杂的业务逻辑、多表关联、大规模数据等情况都增加了分页查询的难度，能否有效的解决分页数据重复的问题，受限于业务环境的复杂度。3、在数据库中，确保系统字符集(一般是操作系统的默认字符集)和数据库字符集的统一性，以及连接数据库时字符集的正确设置，特别是使用utf8字符集以及兼容字符集，对于避免乱码、保障数据完整性至关重要。任何字符集不一致或不正确的设置都导致查询结果的混乱。上述方案的局限性在于整体数据库的字符集和每个表的字符集必须统一为utf8，连接数据库字符集必须为utf8和兼容字符集。4、随着业务体量的增大，未经优化的分页查询引发性能瓶颈。上述现有解决方案的实际效果依赖于实际业务体量，如果体量比较小，对业务影响比较小，如果业务量大会则存在很大隐患。

由于现有技术的限制，面临以下主要难题：在满足分页查询在实际应用中所需的灵活性、高效性和可靠性的前提下，针对数据排序分页重复问题如何制定合适的优化策略和调整方案？

因此，亟需开发一种数据库分页数据处理方法、系统及相应的电子设备，有效地支持开发者更好地处理分页查询中经常出现的数据重复、性能问题和一致性等挑战，为提升应用的用户体验、确保系统的性能和可维护性提供积极的方案，以此推动数据处理技术的深层次应用。

发明内容

本发明是为解决上述现有技术的全部或部分问题，本发明一方面提出了一种数据库分页数据处理方法，提高查询性能的同时，解决具体应用场景中存在的问题。本发明另一方面提供的数据库分页数据处理系统，针对特定查询任务提供更高效的执行，提高整体查询速度，在大规模数据集和高并发环境下仍然能够保持高性能，提供更好的用户体验，更高的可靠性，以及更好的应对业务需求的能力。本发明还提供了相应的电子设备。

本发明一方面提供的一种数据库分页数据处理方法，包括：步骤S1.读取当前进行分页查询的目标数据库的版本信息，根据不同业务环节，分析所述目标数据库的版本，若发现不同业务环节存在数据库版本差异，则进行步骤S2.校验字符集一致性，若存在字符集不一致，则进行字符集调整，使字符集一致；步骤S3.跟踪所述目标数据库执行的SQL操作，监控所述目标数据库的执行过程，检测排序异常和分页失败；步骤S4.基于所述步骤S3检测到的排序异常和分页失败，确定关系数据库设计规范化原则，相应设定SQL优化策略和业务规则调整方案，执行优化和调整。

通过一系列步骤来识别、分析、优化和调整，能够实现综合的、多层次的检测和分析，动态适应性的调整，以及建立问题解决的闭环，全面而有效地解决分页数据重复问题并提升整体查询性能。

在一些实施例中，所述步骤S1中分析所述目标数据库的版本的过程包括：通过数据库版本评估工具读取所述目标数据库的版本信息；基于所述版本信息，分析所述目标数据库版本的优化器的语法解析规则，分析当前执行的SQL查询语句的执行效率，并收集执行过程数据；针对同一条SQL查询语句在不同数据库版本中的执行情况进行比较和分析。

有些实施例中，所述步骤S1中分析所述目标数据库的版本的过程还包括：生成数据分析报告；步骤S1中未发现不同业务环节存在数据库版本差异，则直接进行所述步骤S3；所述不同业务环节是指对数据库的查询和操作需求不同的业务功能或业务流程的阶段。

有些实施例中，所述目标数据库是MySQL数据库；所述不同数据库版本包括：5.5、5.6、5.7和8.0以上版本；比较和分析的方法包括：使用SQL查询分析工具，分别提取所述不同数据库版本的优化器解析执行异常SQL数据集数据，收集执行异常SQL查询的数据集。

在一些实施例中，所述步骤S2中，检验校验库、表、系统和链接客户端的字符集规则，判断库、表、系统以及链接客户端的字符集一致性；所述字符集调整的方法包括：分析当前字符集不一致的原因；基于所述原因，选择处理字符集适配的工具并统一设置字符集。

在一些实施例中，所述目标数据库自带查询解析器，用于解析和执行SQL查询；所述步骤S3中，检测排序异常和分页失败的方法包括：所述解析器识别出执行计划中存在排序异常的查询语句和存在分页失败的查询语句，并从日志或审计记录中提取所述查询语句；对所述查询语句进行拆解并分析排序和分页操作；根据分析结果得到分页查询的数据量以及执行分页查询的业务模块。

有些实施例中，所述步骤S3中，基于所述分析结果生成相应的分析报告数据集；所述分析报告数据集的信息包括：每个所述业务模块对所述目标数据库的分页请求频率、每个分页请求返回的数据量、每个分页请求的响应时间，以及所述业务模块与所述分页请求频率、所述数据量的对应关系；所述步骤S3中还进行：基于所述分析报告数据集提供设定所述SQL优化策略的建议选项，所述建议选项包括调整每页数据量、优化查询语句、增加索引和/或修改业务逻辑。

在一些实施例中，所述步骤S4中，执行优化和调整的方法包括：检查表结构，使其符合所述关系数据库设计规范化原则；调整或添加索引字段，若在所述索引字段中存在相同的数值，则在排序结果中使用索引字段排序外，还使用ID字段进行排序；评估并确定每页显示的数据量，使用具有唯一性的索引字段作为分页的依据。

有些实施例中，执行优化和调整的方法还包括：基于所述版本信息，识别不同版本数据库对NULL值和空串的处理方式是否存在差异；基于识别出的差异，相应处理NULL值和空串。

“深分页”指的是查询结果集的页数较大，通常是在大型数据集上进行的分页查询，例如在一个拥有大量记录的数据库表中进行的分页查询。

在一些实施例中，若所述步骤S4之前或所述步骤S4中，发现深分页问题，则所述执行调整包括深分页策略调整；所述深分页策略调整的内容包括：调整计算和使用位移量的方法、调整数据库缓冲池的配置。

有些实施例中，调整数据库缓冲池的配置的方法包括：监控缓冲池命中率；基于所述缓冲池命中率，动态调整所述数据库缓冲池的大小；为不同的表或数据集分别配置独立的所述数据库缓冲池。

本发明另一方面提供了一种数据库分页数据处理系统，用于执行本发明一方面提供的数据库分页数据处理方法；包括：版本评估模块、校验模块、查询审计模块和SQL优化模块；所述版本评估模块被配置为读取目标数据库的版本信息，分析不同业务环节的数据库版本，检测数据库版本差异；所述校验模块被配置为检验库、表、系统和链接客户端的字符集规则一致性，并统一设置字符集；所述查询审计模块被配置为跟踪数据库执行的SQL操作，监控执行过程，检测排序异常和分页失败，提取不同数据库版本下执行异常SQL的数据集，进行比较和分析；所述SQL优化模块被配置为设定SQL优化策略和业务规则调整方案，执行优化和调整。

在一些实施例中，数据库分页数据处理系统还包括：报告生成模块，被配置为生成数据分析报告。

在一些实施例中，数据库分页数据处理系统还包括：深分页调整模块，被配置为调整计算和使用位移量的方法。

在一些实施例中，数据库分页数据处理系统还包括：缓冲池配置模块，被配置为监控缓冲池命中率，动态调整数据库缓冲池的大小，进行分区为不同的表或数据集配置独立的数据库缓冲池。

本发明还一方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，以及一个以上的计算机程序，其中所述计算机程序存储于所述存储器中，且经配置以由若干所述处理器执行本发明一方面提供的所述数据库分页数据处理方法。

与现有技术相比，本发明的主要有益效果：

1、本发明提供的一种数据库分页数据处理方法，提供了一个综合性的系统方案，涵盖了版本适配、字符集一致性、查询分析、SQL优化等多个方面，引入甄别数据库版本机制、甄别索引特性机制、甄别业务框架机制、甄别优化器特性机制，通过版本评估和字符集校验，能够评估当前业务环境、框架、数据库版本、优化器特性以及SQL语法规范，并相应设定SQL优化策略和业务规则调整方案，从而更加全面、灵活，能够适应不同业务场景和数据库环境去解决数据排序和分页数据重复问题，查询的准确性和稳定性得到了提升，查询性能得到了持续优化，降低对业务的感知能力，进一步避免了数据库分页数据处理的在实际应用中了限制因素。

2、本发明提供的一种数据库分页数据处理系统，能够根据实际情况及时做出相应的优化和调整，具有更高实时性和动态性，通过版本评估和字符集校验，能够评估当前业务环境、框架、数据库版本、优化器特性、SQL语法规范，适应不同业务环节和数据库版本，具备良好的灵活性和适应性，具备全面性和综合性的执行优化和调整的能力。

3、本发明提供的一种电子设备，能够自动化实现本发明的数据库分页数据处理方法，具有相应优势，有利于在实际应用中进一步推广。

附图说明

图1为本发明实施例的数据库分页数据处理方法流程示意图。

图2为本发明实施例的数据库分页数据处理系统示意图。

图3为本发明实施例的数据排序分页重复问题过程分解示意图。

具体实施方式

下面将对本发明具体实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。

本发明通过下述实施例示例性说明本发明涉及一种数据库分页数据处理方法、系统及电子设备，通过数据库版本兼容性和字符集一致性的自动校验和调整，避免了由于不同版本或字符集导致的查询结果混乱和乱码问题；通过SQL操作监控和排序异常检测，能够及时进行动态SQL优化策略和业务规则调整，从而针对不同业务场景和实际运行情况进行灵活的性能优化。可知，通过本实施例中提供的数据库分页数据处理方法、系统及电子设备，能够动态地适应数据库版本、字符集和实际执行情况，降低对数据库管理员、字符集的依赖，优化效果不因业务环境、业务体量而受局限，提高整个数据库管理系统(DBMS)及其周边环境的自适应性。实现了数据库分页数据处理在实际应用中更高的灵活性、高效性和可靠性。

示例的情况中，以MySQL数据库为例，提供一个解决MySQL数据库使用ORDER BY和LIMIT混用时候造成排序混乱导致分页数据重复问题的方案如下：升级数据库版本到5.6版本以上，使用数据库自带的优化器去处理，前提条件包括：数据库版本需要大于5.6版本；字符集是utf8。在MySQL5.6版本中，针对包含了ORDER BY和LIMIT语句的查询，优化器采用了一项名为优先队列(priority queue)的优化策略。该优化的目标是在无法利用索引有序性的情况下，对于需要排序并且使用了LIMIT n的查询，通过在排序过程中仅保留前n条记录，以减少排序时所需内存的使用。该优化是通过使用优先队列，将排序的记录数量限制在限定的n条，从而在排序阶段减小内存占用。

然而，MySQL5.6版本引入的问题是在使用优先队列进行堆排序时导致第二页数据重复的情况。MySQL5.6中使用的堆排序是一种不稳定的排序算法，即当排序字段相同时，会导致相同值的记录在排序结果中的顺序与实际读取数据的顺序不一致。该不稳定性导致在LIMIT之后的数据部分出现重复，影响了查询结果的正确性。即便在保留了LIMIT数量的排序记录，但在相同排序值的情况下，排序结果并不唯一，从而在查询结果中引入了重复的数据。

可知，对于使用MySQL5.6的情况，特别是对于带有ORDER BY和LIMIT的查询，需要注意到该优化器策导致的不稳定排序行为，需要在应用层面进行额外的处理以确保查询结果的准确性。

上述示例的情况中提供的解决MySQL数据库使用ORDER BY和LIMIT混用时排序混乱导致分页数据重复的方案仍存在的缺陷包括：1、对于外部网络环境和数据库字符集存在较高的配置要求。保障其正常运作需要在外部网络和数据库环境中正确配置相关参数。维护人员需要详细了解并正确配置相关参数，以确保系统的顺利运行。特别是在涉及跨网络通信和字符集兼容性时，缺乏正确的配置导致系统不稳定或查询结果混乱。2、性能和效果受到业务体量大小的显著影响。在大规模业务体量下，该解决方案的性能受到挑战，且对业务的感知影响非常大，特别是在面对大规模业务时，伴随着较大的风险。在业务体量较大的情况下，解决方案面临性能下降、资源占用增加等问题，导致实际效果不如在小规模业务中的效果。3、对数据库管理员(DBA)和研发团队的技术水平有较高的依赖。不同的DBA采用不同的优化策略，而研发团队的技术水平和框架设计的合理性也会直接影响到方案的实施和性能表现。在实践中，需要具备较高水平的技术团队来保障方案的有效实施，限制了多样化用户的应用需求。

本实施例中提供一种数据库分页数据处理方法、系统及电子设备，特别适用的应用场景可以是大规模数据集合的情况、存在复杂业务逻辑和多表关联的情况、存在不同数据库版本或字符集的兼容性问题的情况、需要根据实时负载情况和数据库执行计划进行动态性能调整的情况、需要频繁进行查询优化和调整的业务场景等并不限定。

参考图1所示，本发明实施例中示例的一种数据库分页数据处理方法，包括：步骤S1.读取当前进行分页查询的目标数据库的版本信息，根据不同业务环节，分析目标数据库的版本，若发现不同业务环节存在数据库版本差异，则进行步骤S2.校验字符集一致性，若存在字符集不一致，则进行字符集调整，使字符集一致；步骤S3.跟踪目标数据库执行的SQL操作，监控目标数据库的执行过程，检测排序异常和分页失败；步骤S4.基于步骤S3检测到的排序异常和分页失败，确定关系数据库设计规范化原则，相应设定SQL优化策略和业务规则调整方案，执行优化和调整。

一般目标数据库有一个确定的当前版本，该版本是当前正在使用的版本，并在多个业务环节中共享。不同的业务环节对数据库版本有不同的要求或限制。例如，一些新功能只在较新版本的数据库中可用，而一些旧的应用只能在特定版本的数据库上运行。示例的步骤S1中，确认目标数据库当前的版本号，以确认它支持哪些特性和功能；分析不同业务环节对数据库版本的需求，以确定是否存在版本差异或兼容性问题。如果发现不同业务环节之间存在数据库版本差异，可以采取额外的步骤(如升级、降级或配置调整)来确保所有业务环节都能得到适当的支持。不同业务环节中的版本分析考虑了多个使用场景和需求，有利于数据库能够有效地支持组织的业务需求。

示例的情况中，步骤S2中的字符集是可以目标数据库当前使用的字符集，或者是在考虑进行调整之前的目标字符集。该字符集与目标数据库的版本相关。在进行字符集校验和调整时，综合考虑目标数据库的版本、已有数据的兼容性、数据存储需求和查询性能等因素，从而能够选择合适的字符集来满足业务需求和性能要求。校验目标数据库当前使用的字符集，并根据实际需求进行调整，以确保数据库的正常运行和性能优化。示例步骤S3中，跟踪一般是实时的，关注当前正在发生的事件，监控包括了实时和历史数据的分析。两者结合可以提供对数据库健康状况的全面了解。例如，通过跟踪发现某个查询的性能问题后，使用监控工具进一步分析该查询的历史性能数据，从而更全面地定义问题并相应设定解决方案。

通过读取目标数据库的版本信息，并根据不同的业务环境进行版本分析，了解不同版本数据库的特性和差异，采用了一种动态的适配机制，允许系统灵活地调整和适应不同的数据库版本；通过跟踪目标数据库执行的SQL操作，引入了智能选择优化器和动态调整机制，适应不同的查询场景和数据分布，提高查询效率；通过了解不同业务环境的需求，确定合理的业务框架设计，采用了可配置的业务框架机制，允许根据不同的业务需求进行定制化配置。图1示例的数据库分页数据处理方法，通过综合利用数据库版本信息、字符集一致性校验、SQL执行过程监控以及动态优化机制，实现了一系列适配机制，以确保数据库管理系统(DBMS)、查询执行引擎、优化器、监控模块等各个层面的组件能够在不同的业务环境中具有高效性、可靠性和灵活性。

在一些实施例中，步骤S1中分析目标数据库的版本的过程包括：通过数据库版本评估工具读取目标数据库的版本信息；基于版本信息，分析目标数据库版本的优化器的语法解析规则，分析当前执行的SQL查询语句的执行效率，并收集执行过程数据；针对同一条SQL查询语句在不同数据库版本中的执行情况进行比较和分析。

示例的情况中，分析目标数据库版本的优化器的语法解析规则与分析SQL查询语句的执行效率之间存在关联。具体来说，语法解析规则直接影响查询的执行计划，进而影响查询的执行效率；不同版本的数据库在语法解析和优化方面存在性能差异；针对特定版本的数据库优化查询可以提高执行效率；比较和分析不同版本可以指导数据库升级和迁移决策。示例的分析目标数据库的版本的过程有利于实现更全面的数据库性能优化。

示例的情况中，步骤S1中，目标数据库的当前版本是一个确定的值，分析该确定值的过程可以评估该版本数据库的性能表现，特别是针对当前执行的SQL查询语句。为了确定该当前版本的确定值是否适合当前的业务需求，可以通过比较和分析不同数据库版本中的执行情况来实现。具体而言，比较和分析不同数据库版本中的执行情况，一般流程包括：一、选择一组代表当前业务负载的SQL查询语句作为基准查询。基准查询可以覆盖数据库中常见的操作类型，如读取、写入、更新和删除等。二、在不同数据库版本中执行该基准查询，收集执行过程中的数据。收集的数据可以表征的信息例如：查询从开始到结束所消耗的时间、查询执行期间数据库服务器的CPU占用情况、查询执行过程中数据库的内存使用情况、查询执行期间的磁盘读写操作次数和大小、查询执行过程中等待数据库锁释放的时间、数据库优化器为查询生成的执行计划。三、数据收集；四、对收集到的数据进行分析，比较不同版本数据库在执行相同查询时的性能差异。五、基于性能分析的结果，确定最适合当前业务需求的数据库版本。示例情况中权衡不同版本在不同查询上的性能表现，以及考虑其他因素，如兼容性、新功能、安全性等。举例来说，收集了以下具体参数的数据：执行时间(毫秒)、CPU使用率(％)、内存使用(MB)、I/O操作次数。对收集数据进行如下比较和分析：比较不同版本数据库执行相同查询所需的时间，找出执行速度最快的版本；比较不同版本数据库在执行查询时的CPU和内存使用情况，找出资源利用效率最高的版本；分析不同版本数据库在执行查询时的磁盘读写操作次数和大小，找出I/O性能最佳的版本。通过综合比较和分析相关数据，从而确定出最适合当前业务需求的数据库版本。示例的比较和分析的过程是迭代的，可以根据实际性能和业务需求进行多次调整和优化，并不限定。

使用数据库版本评估工具来读取目标数据库的版本信息，并深入分析目标数据库版本的优化器的语法解析规则，更全面地了解目标数据库的特性和优化器行为。通过评估语法解析规则，能够更准确地理解不同版本数据库在SQL查询语句解释上的异同，有利于制定更具针对性的优化策略。通过执行效率分析和数据收集，可以更详细地了解在实际执行过程中数据库的性能表现，有利于识别潜在的性能瓶颈、优化瓶颈以及执行计划的变化，为后续的优化工作提供更有针对性的信息。

有些实施例中，步骤S1中分析目标数据库的版本的过程还包括：生成数据分析报告；步骤S1中未发现不同业务环节存在数据库版本差异，则直接进行步骤S3；不同业务环节是指对数据库的查询和操作需求不同的业务功能或业务流程的阶段。

示例的情况中，在查询数据库时，该数据库的版本是确定的，但并不总是满足当前业务环节对应的目标查询需求。如果当前数据库的版本不满足业务环节的需求，则可以进行版本适配。适配过程可以包括升级数据库版本、安装补丁、调整配置或优化查询语句等多种方法。

生成报告有助于系统管理员、开发团队或决策者更好地了解数据库版本之间的差异，以及不同版本的优化器行为。通过提供数据分析报告可以作为决策依据，支持制定合理的优化策略。示例的情况中，充分考虑到业务需求的差异，只有在确实存在数据库版本差异的业务环节才进行详细的优化分析，从而避免在无需优化的情况下进行不必要的工作，提高了整体优化效率。

有些实施例中，目标数据库是MySQL数据库；不同数据库版本包括：5.5、5.6、5.7和8.0以上版本；比较和分析的方法包括：使用SQL查询分析工具，分别提取不同数据库版本的优化器解析执行异常SQL数据集数据，收集执行异常SQL查询的数据集。

示例的情况中，针对MySQL数据库的不同版本(5.5、5.6、5.7和8.0以上版本)，提取并分析优化器解析执行异常SQL数据集的具体流程包括：收集在目标数据库版本中执行时出现异常的SQL查询语句。例如语法错误、执行效率低下、资源使用过多等。示例通过数据库的日志文件、错误报告或性能监控工具来获取相关异常SQL数据集。对于每个版本的数据库，执行相同的异常SQL数据集，并记录执行过程中的详细信息。将执行时间、资源使用等数据进行归一化处理，以消除硬件和环境因素对比较结果的影响。比较不同版本数据库在执行相同异常SQL数据集时的执行时间，有利于识别哪些版本在处理特定查询时更快。分析不同版本数据库在执行异常SQL查询时的资源使用情况。比较CPU、内存和I/O的使用情况，以进一步确定哪些版本在资源管理方面更有优势。比较不同版本数据库在处理异常SQL查询时的错误处理机制，可以包括错误消息的准确性、是否有改进的错误恢复机制等。分析不同版本数据库优化器生成的查询计划。比较查询计划的差异，了解优化器在不同版本中的改进和变化。通过分析不同版本数据库在处理异常SQL查询时的性能数据，识别出性能提升或下降的趋势，确认数据库版本升级对性能的影响。基于比较和分析的结果，评估不同版本数据库在处理异常SQL查询时的优势和不足。较好的示例中，根据比较和分析的结果，生成一份详细的报告，总结不同版本数据库在处理异常SQL查询时的性能表现、资源使用情况、错误处理机制以及查询计划等方面的差异和优劣。通过可视化报告可以为数据库管理员或开发人员提供更直观且有价值的参考信息，支持做出更优的数据库版本选择和配置决策。

比较和分析MySQL数据库不同版本(如5.5、5.6、5.7和8.0以上版本)在处理异常SQL查询时的结果，可以实际收集的数据集和具体查询的性能表现而有所不同，并不限定。举例来说，一个复杂的联接查询，涉及多个表和大量的数据处理，在执行时导致资源瓶颈或性能下降。比较和分析结果示例如下。一、执行时间：在MySQL 5.5版本中，该查询的执行时间较长；在MySQL 5.6和5.7版本中，相同的查询执行得更快一些；在MySQL 8.0以上版本中，该查询的执行时间会显著减少。二、资源使用：在较旧的版本(如5.5)中，查询消耗更多的CPU和内存资源；在较新的版本(如8.0以上)中，相同的查询会使用更少的资源。三、错误处理：在旧版本中，如果遇到执行错误(如语法错误或数据类型不匹配)，错误消息不够清晰或详细。在新版本中，数据库提供更准确和详细的错误消息，以及更好的错误恢复机制。四、查询计划：分析查询计划时，发现不同版本的数据库优化器选择了不同的执行路径。较新的版本选择了更高效的索引或联接策略，从而提高了查询性能。通过比较查询计划，可以识别出哪些索引或表结构在不同版本之间发生了变化，以及相关变化如何影响查询性能。假设上述异常SQL查询在MySQL 5.5版本中执行需要10秒，消耗大量的CPU和内存资源，并且产生的错误消息不够明确。在升级到MySQL 8.0版本后，相同的查询只需要5秒就能完成，资源消耗也显著降低，同时错误消息更加详细和准确。

在一些实施例中，步骤S2中，检验校验库、表、系统和链接客户端的字符集规则，判断库、表、系统以及链接客户端的字符集一致性；字符集调整的方法包括：分析当前字符集不一致的原因；基于原因，选择处理字符集适配的工具并统一设置字符集。

字符集定义了数据库、表、字段以及客户端应用程序中存储和传输字符的编码规则。具体来说，数据库和表的字符集决定了在其中存储的字符数据的编码方式；当系统或客户端应用程序与数据库进行交互时，必须使用相同的字符集来确保数据的正确传输；某些字符集比其他字符集需要更多的存储空间，或者在进行字符操作(如排序、比较等)时更耗时，字符集的选择还会影响数据库的性能；如果字符集不一致，会无法正确存储、检索或显示不同语言的字符。示例的情况中，引入了对当前字符集不一致的原因进行分析的操作，能够识别是配置错误、不同组件的默认字符集设置不同还是其他原因导致的字符集不一致，从而为后续调整提供有针对性的支持信息。通过分析原因，并选择适当的字符集适配工具来统一设置字符集有利于保障整个数据库中的字符数据能够正确、高效地存储、传输和显示。

示例的情况中，分析当前字符集不一致的原因的流程包括：收集数据库、表、系统和客户端的字符集配置信息，以及相关的环境信息和日志文件；审查数据库服务器、数据库和表的字符集配置，以及客户端应用程序的字符集设置，查找不一致之处；尝试重现字符集不一致导致的问题，监控数据交互过程，观察是否出现乱码或数据损坏；对比各个组件的字符集设置，找出不匹配或不一致的地方，并识别字符集之间的差异；检查日志文件和错误报告，寻找与字符集相关的错误或警告，了解问题的具体表现和原因；综合收集的信息和分析结果，确定字符集不一致的根本原因；记录分析过程中发现的所有相关信息和结论，并生成可视化报告，概述原因和提出解决策略或改进措施。

具体的一个示例中，基于工具统一设置字符集的流程包括：选取适合的字符集转换工具；进行数据备份；根据源和目标字符集，配置工具参数；运行工具进行字符集转换；检查转换后的数据完整性和准确性；更新数据库和客户端的字符集配置；持续监控，必要时进行性能优化调整。

具体的一个示例中，步骤S2中，检验校验库、表、系统和链接客户端的字符集规则，判断库、表、系统以及链接客户端的字符集一致性，然后再检查字符集规则是否也一致。如果字符集规则不一致，则进行额外的转换或调整，进一步保障数据在不同组件之间能够正确解析和显示。这里不限定具体情况。

在一些实施例中，目标数据库自带查询解析器，用于解析和执行SQL查询；步骤S3中，检测排序异常和分页失败的方法包括：解析器识别出执行计划中存在排序异常的查询语句和存在分页失败的查询语句，并从日志或审计记录中提取查询语句；对查询语句进行拆解并分析排序和分页操作；根据分析结果得到分页查询的数据量以及执行分页查询的业务模块。

示例的情况中，执行计划是查询解析器生成的，描述了如何有效地执行SQL查询。它包含了访问数据的方法、使用的索引、连接操作的顺序等信息。执行计划是数据库优化器工作的结果，用于指导数据库如何高效地检索数据。解析器生成的执行计划可以反映查询语句的执行方式。如果执行计划中存在排序异常或分页失败的查询，则存在查询语句的排序或分页逻辑有误。

有些实施例中，步骤S3中，基于分析结果生成相应的分析报告数据集；分析报告数据集的信息包括：每个业务模块对目标数据库的分页请求频率、每个分页请求返回的数据量、每个分页请求的响应时间，以及业务模块与分页请求频率、数据量的对应关系；步骤S3中还进行：基于分析报告数据集提供设定SQL优化策略的建议选项，建议选项包括调整每页数据量、优化查询语句、增加索引和/或修改业务逻辑。

示例的情况中，引入了目标数据库自带的查询解析器，用于解析和执行SQL查询，可以更直接地与数据库进行交互，充分利用数据库自身的解析和执行机制，提高了系统的性能和效率。通过详细的排序异常和分页失败的检测，能够更准确地识别问题并进行针对性的分析，有利于及时发现和解决潜在的性能瓶颈和查询失败问题。提供优化建议选项使得系统管理员和开发人员能够更明晰地了解哪些方面可以进行优化，并提供了具体的操作建议，有利于优化工作的有针对性和高效性。通过详细的分析和提供具体的优化建议，能够更好地应对不同业务场景下的查询优化需求。

在一些实施例中，步骤S4中，执行优化和调整的方法包括：检查表结构，使其符合关系数据库设计规范化原则；调整或添加索引字段，若在索引字段中存在相同的数值，则在排序结果中使用索引字段排序外，还使用ID字段进行排序；评估并确定每页显示的数据量，使用具有唯一性的索引字段作为分页的依据。

示例的情况中，引入了检查表结构的方法，以确保其符合关系数据库设计规范化原则，有利于进一步保障数据库表的结构合理，符合关系数据库的设计原则。通过规范化表结构，可以提高数据库的性能、可维护性和数据完整性。进一步针对在排序过程中遇到相同数值的情况，通过额外的ID字段进行排序，有利于排序的稳定性，避免相同数值的记录在排序结果中出现不一致的情况。评估并确定每页显示数据量的合理性和唯一性索引的使用，有利于提高分页查询的效率和用户体验，减少不必要的数据传输和处理。

有些实施例中，执行优化和调整的方法还包括：基于版本信息，识别不同版本数据库对NULL值和空串的处理方式是否存在差异；基于识别出的差异，相应处理NULL值和空串。通过处理不同数据库版本对NULL值和空串处理方式的差异，进一步保障了在不同数据库版本下的数据一致性和正确性。

在一些实施例中，若步骤S4之前或步骤S4中，发现深分页问题，则执行调整包括深分页策略调整；深分页策略调整的内容包括：调整计算和使用位移量的方法、调整数据库缓冲池的配置。通过及时发现深分页问题并调整策略，能够更灵活地应对大数据量情况下的分页查询需求，提高分页查询的效率。

有些实施例中，调整数据库缓冲池的配置的方法包括：监控缓冲池命中率；基于缓冲池命中率，动态调整数据库缓冲池的大小；为不同的表或数据集分别配置独立的数据库缓冲池。

在调整深分页策略时，包括了数据库缓冲池配置的动态调整，监控缓冲池命中率，并基于命中率动态调整数据库缓冲池的大小，能够更智能地根据实际的数据访问情况调整数据库缓冲池的配置，提高了数据库的性能和响应速度。通过独立的缓冲池配置，提高了系统对不同数据集的访问效率，优化了数据库资源的利用，能够更好地适应实际的查询场景，进一步提升了在大规模数据环境下的性能。

如图2所示，本发明实施例中还提供了一种数据库分页数据处理系统，用于执行上述实施例中提供的数据库分页数据处理方法；包括：版本评估模块1、校验模块2、查询审计模块3和SQL优化模块4。版本评估模块1被配置为读取目标数据库的版本信息，分析不同业务环节的数据库版本，检测数据库版本差异。校验模块2被配置为检验库、表、系统和链接客户端的字符集规则一致性，并统一设置字符集。查询审计模块3被配置为跟踪数据库执行的SQL操作，监控执行过程，检测排序异常和分页失败，提取不同数据库版本下执行异常SQL的数据集，进行比较和分析。SQL优化模块4被配置为设定SQL优化策略和业务规则调整方案，执行优化和调整。

在一些实施例中，数据库分页数据处理系统还包括：报告生成模块5，被配置为生成数据分析报告。

在一些实施例中，数据库分页数据处理系统还包括：深分页调整模块6，被配置为调整计算和使用位移量的方法。

在一些实施例中，数据库分页数据处理系统还包括：缓冲池配置模块7，被配置为监控缓冲池命中率，动态调整数据库缓冲池的大小，进行分区为不同的表或数据集配置独立的数据库缓冲池。

结合图3，提供MySQL主从架构下，数据排序分页重复问题过程分解的具体示例，以便于进一步理解本发明实施例的数据库分页数据处理方法。以MySQL主从架构为例是为了便于理解，数据库分页数据处理方法适用于多种架构环境，并不限定。

示例的情况中，首先，对当前数据库版本的优化器进行评估，并考虑升级到合理的版本。在评估的同时，对现有业务体量环境进行综合评估，以制定具有建设性的调整方案。制定时考虑了当前数据库版本的性能、安全性以及与业务需求的匹配程度。对于优化器的升级，选择一个在性能、bug修复和新特性方面都有良好表现的版本。在评估框架的合理性时，着重关注其设计原则和对数据库交互的优化支持。结合当前的业务需求和未来的扩展计划，对框架做出相应调整，包括对数据库连接池、连接参数、并发处理等方面的优化，以提高系统的整体性能。其次，对当前业务环境中的ORDER BY和LIMIT分页SQL进行筛选和分析。通过审查查询语句，特别关注涉及排序和分页的操作。示例的情况中能够结合版本特性、优化器特性、框架结构和索引特性进行全面分析。

结合参考图2和图3，MySQL主从架构下，数据排序分页重复问题过程分解如下：一、数据库版本评估：进行当前数据库版本的细致分析，考虑不同业务环节存在的版本差异；对当前版本的优化器进行深入了解，包括对92/99版本的语法解析规则的分析，以及对SQL执行效率和执行过程数据的收集，特别关注5.5、5.6、5.7和8.0等版本的特性。二、SQL语法范式解析(数据库版本对应的优化器解析分析过程)：针对不同数据库版本(例如5.5、5.6、5.7、8.0以上)，提取优化器解析执行异常SQL的数据集；进行针对不同版本的优化器对相同SQL解析执行的数据分析报告，以深入了解不同版本的优化器行为。三、数据库字符集校验：校验数据库中的字符集规则，包括库、表、系统和连接客户端的字符集；如果存在不一致的字符集(如gbk2132等)，进行统一适配和调整，确保字符集的一致性。四、SQL排序/分页语句识别解析：利用SQL审计模块(即查询审计模块)提取涉及排序异常和分页失败的SQL代码；对异常SQL进行拆解分析，并生成分析报告数据集，包括分页数据量和相关业务模块的信息。五、SQL优化方案(针对问题设定SQL优化策略和业务规则调整方案)：基于三范式原则，建议避免对重复数据进行排序，通过字段添加索引，按照索引的有序性进行读取和分页；引入正确的分页规则，对数据量进行评估和切割。结合唯一性字段主键约束，确保在分页操作中规避数据重复问题；针对NULL值和空串问题，考虑不同数据库对其处理方式的差异，进行NULL/空字符串识别，提出相应的处理方案；深分页/偏移量分页数据读取，针对深分页问题，调整位移量的计算方法，减小偏差，以降低对buffpool(数据库缓冲池)空间的占用，同时评估配置对业务感知能力的影响。六、业务框架调整建议：(针对问题设定业务规则调整方案)：针对当前业务环境，提出业务框架调整建议。确保框架结构能够更好地支持新的数据库版本和优化器特性，以提高整体系统性能。

图3所示的情况中，数据库版本评估的结果影响到后续的SQL语法解析和优化方案的制定。不同版本对SQL的解析和执行存在差异，因此在评估时需要考虑相关差异。同时，字符集校验确保了在不同版本下字符集的一致性，避免了由字符集不一致导致的混乱。SQL语法解析的结果直接影响到排序/分页语句的识别解析。通过深入了解SQL语法，可以更准确地识别和解析排序异常和分页失败的SQL语句。SQL语法解析和排序/分页语句识别解析这两个步骤相互依赖，实现了对问题SQL的全面分析。排序索引和唯一性字段主键约束的合理使用可以提高查询性能和规避数据重复问题，而三范式规范原则保障了数据库设计的合理性。三范式是数据库规范化的一种规范原则，有助于减少数据冗余、提高数据一致性和避免插入、更新和删除异常。正确的分页规则的制定需要结合NULL/空字符串识别的方案。在分页过程中，对NULL值和空字符串的处理方式影响到分页结果，正确的分页规则和NULL/空字符串识别这两个步骤相互配合，进一步保障了分页的准确性。深分页问题的解决需要调整偏移量的计算方法，调整涉及到对业务框架的调整建议。通过调整偏移量，可以减小偏差，降低对buffpool空间的占用，而业务框架的调整则确保系统在新的配置下能够更好地运行。

本实施例中提供的数据库分页数据处理方法可以通过本实施例的电子设备实施，示例的电子设备，包括存储器、处理器，以及一个以上的计算机程序，其中计算机程序存储于存储器中，且经配置以由一个或一个以上的处理器执行本实施例中提供具体的数据库分页数据处理方法。

可知，本实施例中评估当前业务环境、框架、数据库版本、优化器特性和SQL语法规范后，提出了综合性方法方案解决数据排序和分页数据重复问题，同时有利于提高性能，降低对业务的感知影响，并增强信息技术基础设施的恢复能力，保障业务的持续运行。

本发明为了便于叙述清楚而采用的一些常用的英文名词或字母，以及概念只是用于示例性指代而非限定性解释或特定用法，不应以其中文翻译或具体字母来限定本发明的保护范围。

需要说明的是，本发明实施例中提供的技术方案中，所涉及的用户个人信息的采集、收集、更新、分析、处理、使用、传输、存储等方面，均符合相关法律法规的规定，被用于合法的用途，且不违背公序良俗。对用户个人信息采取必要措施，防止对用户个人信息数据的非法访问，维护用户个人信息安全、网络安全和国家安全。

在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (16)

1.一种数据库分页数据处理方法，其特征在于，包括：

步骤S1.读取当前进行分页查询的目标数据库的版本信息，根据不同业务环节，分析所述目标数据库的版本，若发现不同业务环节存在数据库版本差异，

则进行步骤S2.校验字符集一致性，若存在字符集不一致，则进行字符集调整，使字符集一致；

步骤S3.跟踪所述目标数据库执行的SQL操作，监控所述目标数据库的执行过程，检测排序异常和分页失败；

步骤S4.基于所述步骤S3检测到的排序异常和分页失败，确定关系数据库设计规范化原则，相应设定SQL优化策略和业务规则调整方案，执行优化和调整。

2.根据权利要求1所述的数据库分页数据处理方法，其特征在于，所述步骤S1中分析所述目标数据库的版本的过程包括：

通过数据库版本评估工具读取所述目标数据库的版本信息；

基于所述版本信息，分析所述目标数据库版本的优化器的语法解析规则，分析当前执行的SQL查询语句的执行效率，并收集执行过程数据；

针对同一条SQL查询语句在不同数据库版本中的执行情况进行比较和分析。

3.根据权利要求2所述的数据库分页数据处理方法，其特征在于，所述步骤S1中分析所述目标数据库的版本的过程还包括：生成数据分析报告；

步骤S1中未发现不同业务环节存在数据库版本差异，则直接进行所述步骤S3；

所述不同业务环节是指对数据库的查询和操作需求不同的业务功能或业务流程的阶段。

4.根据权利要求2所述的数据库分页数据处理方法，其特征在于，所述目标数据库是MySQL数据库；所述不同数据库版本包括：5.5、5.6、5.7和8.0以上版本；

比较和分析的方法包括：分别提取所述不同数据库版本的优化器解析执行异常SQL数据集数据，收集执行异常SQL查询的数据集。

5.根据权利要求1所述的数据库分页数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中，检验校验库、表、系统和链接客户端的字符集规则，判断库、表、系统以及链接客户端的字符集一致性；

所述字符集调整的方法包括：分析当前字符集不一致的原因；基于所述原因，选择处理字符集适配的工具并统一设置字符集。

6.根据权利要求4所述的数据库分页数据处理方法，其特征在于，所述目标数据库自带查询解析器，用于解析和执行SQL查询；

所述步骤S3中，检测排序异常和分页失败的方法包括：

所述解析器识别出执行计划中存在排序异常的查询语句和存在分页失败的查询语句，并从日志或审计记录中提取所述查询语句；

对所述查询语句进行拆解并分析排序和分页操作；

根据分析结果得到分页查询的数据量以及执行分页查询的业务模块。

7.根据权利要求6所述的数据库分页数据处理方法，其特征在于，所述步骤S3中，基于所述分析结果生成相应的分析报告数据集；所述分析报告数据集的信息包括：每个所述业务模块对所述目标数据库的分页请求频率、每个分页请求返回的数据量、每个分页请求的响应时间，以及所述业务模块与所述分页请求频率、所述数据量的对应关系；

所述步骤S3中还进行：基于所述分析报告数据集提供设定所述SQL优化策略的建议选项，所述建议选项包括调整每页数据量、优化查询语句、增加索引和/或修改业务逻辑。

8.根据权利要求1所述的数据库分页数据处理方法，其特征在于，所述步骤S4中，执行优化和调整的方法包括：

检查表结构，使所述表结构符合所述关系数据库设计规范化原则；

调整或添加索引字段，若在所述索引字段中存在相同的数值，则在排序结果中使用索引字段排序外，还使用ID字段进行排序；

评估并确定每页显示的数据量，使用具有唯一性的索引字段作为分页的依据。

9.根据权利要求8所述的数据库分页数据处理方法，其特征在于，执行优化和调整的方法还包括：基于所述版本信息，识别不同版本数据库对NULL值和空串的处理方式是否存在差异；基于识别出的差异，相应处理NULL值和空串。

10.根据权利要求1至9任一项所述的数据库分页数据处理方法，其特征在于，若所述步骤S4之前或所述步骤S4中，发现深分页问题，则所述执行调整包括深分页策略调整；

所述深分页策略调整的内容包括：调整计算和使用位移量的方法、调整数据库缓冲池的配置。

11.根据权利要求10所述的数据库分页数据处理方法，其特征在于，调整数据库缓冲池的配置的方法包括：监控缓冲池命中率；基于所述缓冲池命中率，动态调整所述数据库缓冲池的大小；为不同的表或数据集分别配置独立的所述数据库缓冲池。

12.一种数据库分页数据处理系统，其特征在于，用于支持实现权利要求1至11任一项所述的数据库分页数据处理方法；包括：版本评估模块、校验模块、查询审计模块和SQL优化模块；所述版本评估模块被配置为读取目标数据库的版本信息，分析不同业务环节的数据库版本，检测数据库版本差异；

所述校验模块被配置为检验库、表、系统和链接客户端的字符集规则一致性，并统一设置字符集；

所述查询审计模块被配置为跟踪数据库执行的SQL操作，监控执行过程，检测排序异常和分页失败，提取不同数据库版本下执行异常SQL的数据集，进行比较和分析；

所述SQL优化模块被配置为设定SQL优化策略和业务规则调整方案，执行优化和调整。

13.根据权利要求12所述的数据库分页数据处理系统，其特征在于，还包括：报告生成模块，被配置为生成数据分析报告。

14.根据权利要求12或13所述的数据库分页数据处理系统，其特征在于，深分页调整模块，被配置为调整计算和使用位移量的方法。

15.根据权利要求14所述的数据库分页数据处理系统，其特征在于，还包括：缓冲池配置模块，被配置为监控缓冲池命中率，动态调整数据库缓冲池的大小，进行分区为不同的表或数据集配置独立的数据库缓冲池。

16.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，以及若干计算机程序，其中所述计算机程序存储于所述存储器中，且经配置以由若干所述处理器执行权利要求1至11任一项所述的数据库分页数据处理方法。