cursor.continue()实现分页的核心是游标递进定位而非跳过前n条，通过lastkey参数seek到指定键或更大键的下一条记录，配合索引顺序（如倒序）实现高效“下一页”加载，避免循环调用导致性能问题。
用 cursor.continue() 实现本地海量数据的分页查询加载，核心是利用 IndexedDB 的游标（cursor）遍历能力，配合游标定位和分页控制，避免一次性读取全部数据导致内存溢出或卡顿。关键不在“跳过前 N 条”，而在于“从某条记录开始继续遍历”。
理解 cursor.continue() 的本质作用
cursor.continue(key) 不是“跳过前 N 条”，而是让当前游标移动到键值 ≥ key 的下一条记录（按索引顺序）。若不传参，就移动到下一条；若传入具体 key，则“seek”到该 key 或第一个大于它的记录。
这意味着：它天然适合“下一页”加载，但不适合传统 SQL 的 OFFSET 式跳页（比如直接跳到第 10000 页）。分页必须是**连续、递进式**的。
实现“下一页”加载的典型流程
以按时间倒序展示日志为例（索引为 timestamp，降序）：
- 首次查询：用
openCursor(null, 'prev')打开倒序游标，取前 20 条，并记下最后一条的timestamp（即最小时间戳） - 加载下一页：调用
cursor.continue(lastTimestamp)，游标会定位到timestamp ≤ lastTimestamp的下一条（因是降序，实际是更早的一条） - 重复取 20 条，更新 lastTimestamp，继续调用
continue()
⚠️ 注意：如果存在相同 timestamp 的多条记录，需额外用主键（如 id）做二级排序或去重处理，否则可能漏数据或重复。
避免常见陷阱的操作要点
不要用 cursor.continue() 模拟 OFFSET：比如想跳到第 1000 条，就循环调用 999 次 continue() —— 这会严重拖慢性能，且无法中断。
推荐替代方案：
- 用 ID 范围分页：预先统计总数，按主键区间切分（如 id ∈ [1000, 1019]），用
IDBKeyRange.bound()查询 - 用时间窗口分页：对时间字段建索引，按“昨天”、“前天”等自然窗口加载，再在窗口内用
continue()细分 - 结合游标 + 缓存偏移量：首次遍历时缓存每 100 条的 cursor.key，后续跳页直接 seek 到对应 key，再 continue
一个简洁可用的分页加载函数示例
（假设已打开 objectStore，索引名 'byTime'，降序）
async function loadNextPage(lastKey = null, limit = 20) {
return new Promise((resolve, reject) => {
const tx = db.transaction('logs', 'readonly');
const store = tx.objectStore('logs');
const index = store.index('byTime');
const range = lastKey ? IDBKeyRange.upperBound(lastKey, true) : null;
const req = index.openCursor(range, 'prev');
req.onsuccess = () => {
const cursor = req.result;
if (!cursor) return resolve({ data: [], hasNext: false });
const data = [];
let count = 0;
do {
data.push(cursor.value);
count++;
if (count >= limit) break;
cursor.continue(); // 移动到下一条（更早的时间）
} while (cursor && count reject(req.error);
});
}
调用方式：loadNextPage() → 得到第一页；拿到返回的 nextStartKey 后，再传入调用即得下一页。
