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五、 数据查询不分页
在数据查询时，由于未能对未来数据量做出正确的预估，很多情况下都没有考虑数据的分页查询。
1. 普通查询案例
以下是查询过期订单的代码：
当过期订单数量很少时，以上代码不会有任何问题。但是，当过期订单数量达到几十万上千万时，以上代码就会出现以下问题：
• 数据量太大，导致服务端的内存溢出；
• 数据量太大，导致查询接口超时、返回数据超时等；
• 数据量太大，导致客户端的内存溢出。
所以，在数据查询时，特别是不能预估数据量的大小时，需要考虑数据的分页查询。
这里，主要介绍“设置最大数量”和“采用分页查询”两种方式。
2. 设置最大数量
“设置最大数量”是一种最简单的分页查询，相当于只返回第一页数据。例子代码如下：
适用于没有分页需求、但又担心数据过多导致内存溢出、数据量过大的查询。
3. 采用分页查询
“采用分页查询”是指定startIndex（开始序号）和pageSize（页面大小）进行数据查询，或者指定pageIndex（分页序号）和pageSize（页面大小）进行数据查询。
例子代码如下：
适用于真正的分页查询，查询参数startIndex（开始序号）和pageSize（页面大小）可由调用方指定。
4. 分页查询隐藏问题
假设，我们需要在一个定时作业（每5分钟执行一次）中，针对已经超时的订单（status=5，创建时间超时30天）进行超时关闭（status=10）。
实现代码如下：
粗看这段代码是没有问题的，尝试循环100次，每次取1000条过期订单，进行订单超时关闭操作，直到没有订单或达到100次为止。但是，如果结合订单状态一起看，就会发现从第二次查询开始，每次会忽略掉前startIndex（开始序号）条应该处理的过期订单。这就是分页查询存在的隐藏问题：
• 当满足查询条件的数据，在操作中不再满足查询条件时，会导致后续分页查询中前startIndex（开始序号）条满足条件的数据被跳过。
可以采用“设置最大数量”的方式解决，代码如下：
后记
本文是《那些年，我们见过的Java服务端“乱象”》的姐妹篇，前文主要介绍的是Java服务端规范上的问题，而本文主要介绍的是Java服务端方案上的问题。
