如何在不耗尽内存的情况下高效检索9000万条数据库记录？

使用 ScrollableResults 处理大型数据集

在处理海量数据集时，优化数据检索变得至关重要。在这种情况下，使用 Hibernate 的 ScrollableResults 读取 9000 万条数据库记录可能会由于尝试将整个数据集加载到 RAM 中而导致内存耗尽。

为了避免这种情况，推荐的方法是使用 setFirstResult 和 setMaxResults 方法。在迭代结果时，这些方法允许一次检索数据集的特定部分的规范，从而有效地避免内存瓶颈。但是，随着偏移量的增加，性能可能会下降。

另一种解决方案是采用自定义 SQL 查询方法。通过根据增加的偏移量增量检索数据子集，您可以减少内存开销。以下查询模板演示了此策略：

SELECT * 
FROM person 
WHERE id > <offset> 
AND <other_conditions> 
ORDER BY id asc  
LIMIT <batch_size>

此查询检索一批 ID 大于指定偏移量的记录，并根据任何附加条件进行过滤。这种方法的增量性质确保了高效的数据检索，而不会占用过多的内存资源。

此外，优化 MySQL 查询本身可以提高性能。使用适当的索引并确保优化的条件可以显着减少处理时间，使该方法成为处理大型数据集的可行解决方案。

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