1. 引言

大量表格读取可能会导致应用程序内存不足。它们还会给数据库增加额外的负载，并需要更多的带宽来执行。在读取大型表格时推荐的方法是使用分页查询。本质上，我们读取数据的一个子集（页面），处理数据，然后移动到下一页。

在本文中，我们将讨论并实现使用JDBC进行分页的不同策略。

2. 设置

首先，我们需要根据我们的数据库在_pom.xml_文件中添加适当的JDBC依赖项，以便我们可以连接到我们的数据库。例如，如果我们的数据库是PostgreSQL，我们需要添加PostgreSQL依赖项：

`<dependency>`
    `<groupId>`org.postgresql`</groupId>`
    `<artifactId>`postgresql`</artifactId>`
    `<version>`42.6.0`</version>`
`</dependency>`

在本文中，我们将探讨分页在检索信息时的重要性，比较 Spring Data Reactive 分页与 Spring Data，并展示如何使用示例实现分页。

分页是在处理返回大量资源集合的端点时的一个重要概念。它通过将数据分解成更小、更易于管理的块，称为“页面”，从而允许高效地检索和展示数据。

考虑一个显示产品详情的 UI 页面，它可能显示从 10 到 10,000 条记录。假设 UI 设计为从后端获取并显示整个目录。在这种情况下，它将消耗额外的后端资源，并导致用户等待时间显著增加。

实现分页系统可以显著增强用户体验。而不是一次性获取所有记录集，更有效的方法是最初检索少量记录，并在请求时提供加载下一组记录的选项。