如何高效处理大规模数据报表的分页展示，有哪些优化方法和技巧？

在说明这个问题的处理方法前，先了解下是什么原因导致的大数据量报表呈现慢的问题。

一般不外乎这两种原因：

1 . 数据查询业务，查询条件宽泛，导致数据库查询后的结果集数据条数达到几百上千万甚至过亿；

2 . 采用内存运算机制，即如此庞大的数据量要一次性在内存计算完成，后再进行呈现，用户体验特别不好，这个过程中很可能因为计算量大 出现内存溢出，无法继续计算。

针对这种情况，我们可以采用异步处理的方式，将取数和呈现分为两个线程异步处理，取数线程发出 SQL 后不断取出数据缓存到本地，由呈现线程从本地缓存中获取数据进行显示。这样，已经取出并缓存的数据就能快速呈现，不再有等待感；而取数线程所涉及的 SQL，在数据库中保持同一个事务，也不会有不一致的问题，前面提到的两个问题全部得以完美解决。

同时，借助二进制文件存储格式，报表还可以按行号随机访问记录，而不用每次通过遍历查找数据。也就是说，这种存储格式支持跳转到任意页访问，从而极大地改善了用户体验。不过，由于采用了异步机制，页面端显示的总页数和总记录数会随着取数过程不断变化。

目前润乾报表已经将这种处理机制产品化，只需要一个简单的设置就可以了。

详细设置可参考：

秒级展现的百万级大清单报表怎么做

大数据量的报表如何快速分页呈现，有什么好的处理方法