在这篇文章中，我们将深入探讨如何利用 Python 与 PostgreSQL 进行高效交互，特别是重点讲解如何在高并发和大数据量的场景下，正确使用 LIMIT 子句及其进阶分页策略。无论你是正在构建后台管理系统的开发者，还是处理海量数据的数据分析师，掌握如何精确控制返回数据的行数，都是一项至关重要的技能。
我们将从基础的 LIMIT 用法开始，逐步深入到 2026年主流的游标分页技术，并分享我们在这个 AI 辅助编程时代，如何利用现代工具链优化数据库交互性能的最佳实践。
2026 视角：为什么传统的分页正在失效？
在开始编写代码之前，让我们先重新审视一下为什么这个老生常谈的话题在当下依然重要，甚至更加棘手。随着数据量的爆炸式增长，简单的 SELECT * FROM table LIMIT 10 OFFSET 10000 在生产环境中可能引发严重的性能灾难。
想象一下，如果你的数据库表中存储了数千万条记录。当你使用 OFFSET 时，数据库必须扫描并丢弃前面的 10000 行数据，然后才返回你需要的结果。这不仅会导致巨大的 I/O 开销，还会随着页码的深入呈线性下降。在 2026 年，用户对响应速度的容忍度几乎为零，这种“深分页”延迟是绝对不可接受的。
通过限制返回的行数并优化分页策略，我们可以：
- 提升性能：将数据库负载从“全表扫描”降低为“索引seek”，毫秒级响应用户请求。
- 改善用户体验：实现丝滑的“无限滚动”或快速分页，而不是让用户看着加载图标发呆。
- 降低成本：在云原生架构下，减少不必要的计算意味着直接降低了数据库的 CPU 和 I/O 成本。
核心演进：从 OFFSET 到 游标分页
在传统的 PostgreSQL 教程中，我们总是看到 INLINECODEd68d3ac8 和 INLINECODEfcffc72a 成对出现。但在我们最近的企业级项目中，我们已经几乎完全弃用了 OFFSET。 为什么？因为 OFFSET 的本质是“跳过”，这是一种昂贵的行为。
2026年的最佳实践是“游标分页”。它的核心思想是：记住上一页最后一条数据的“锚点”（通常是 ID 或时间戳），然后查询比这个锚点大的下一批数据。
让我们对比一下这两种思路，并给出完整的代码实现。
#### 方案 A：传统 OFFSET 分页（仅适用于小数据量）
对于后台管理系统的小配置表，OFFSET 依然是可行的。让我们先回顾一下这个经典场景，并加入 psycopg2 的连接池概念，这是现代 Python 应用的标配。
import psycopg2
from psycopg2 import pool
# 在现代应用中，我们不会每次都新建连接，而是使用连接池
# 这里为了演示简单，我们依然使用基础连接，但你可以想象它被封装在一个 DB 服务类中
def get_products_traditional(page_number, page_size):
"""
使用 OFFSET 的传统分页（不推荐用于大数据量）
"""
conn = None
try:
conn = psycopg2.connect(
database="geeks",
user="postgre",
password="root",
host="localhost",
port="5432"
)
cursor = conn.cursor()
offset_value = (page_number - 1) * page_size
# 危险：随着 page_number 增大，OFFSET 10000 会让数据库非常痛苦
query = f"""
SELECT id, product_name, price
FROM products
ORDER BY id ASC
LIMIT {page_size} OFFSET {offset_value}
"""
cursor.execute(query)
results = cursor.fetchall()
print(f"--- 传统分页：第 {page_number} 页 ---")
for row in results:
print(f"ID: {row[0]}, 产品: {row[1]}, 价格: {row[2]}")
except (Exception, psycopg2.Error) as error:
print(f"数据库操作出错: {error}")
finally:
if conn:
cursor.close()
conn.close()
# 测试
if __name__ == "__main__":
get_products_traditional(2, 5)
#### 方案 B：游标分页（2026年推荐做法）
让我们来看看我们实际生产环境中的写法。这里的关键在于 WHERE id > lastseenid。这个查询可以完美利用主键索引，无论你翻到第几页，性能都是恒定的 O(1)。
def get_products_keyset(last_id, page_size):
"""
使用 Keyset (游标) 分页，性能卓越
:param last_id: 上一页最后一条记录的 ID (初次调用传 0)
:param page_size: 每页条数
"""
conn = None
try:
conn = psycopg2.connect(
database="geeks",
user="postgre",
password="root",
host="localhost",
port="5432"
)
cursor = conn.cursor()
# 核心魔法：WHERE id > %s
# 这告诉数据库：直接从这棵 B-Tree 索引的这个位置开始往后拿
query = """
SELECT id, product_name, price
FROM products
WHERE id > %s
ORDER BY id ASC
LIMIT %s
"""
# 注意：这里我们使用了参数化查询，防止 SQL 注入
cursor.execute(query, (last_id, page_size))
results = cursor.fetchall()
# 获取新的锚点（即当前页最后一条数据的 ID）
new_last_id = 0
if results:
new_last_id = results[-1][0]
print(f"--- 游标分页：从 ID {last_id} 之后开始 ---")
for row in results:
print(f"ID: {row[0]}, 产品: {row[1]}")
return new_last_id, results
except (Exception, psycopg2.Error) as error:
print(f"数据库操作出错: {error}")
return last_id, []
finally:
if conn:
cursor.close()
conn.close()
# 模拟用户点击“下一页”的过程
if __name__ == "__main__":
current_id = 0
# 加载第一页
current_id, _ = get_products_keyset(0, 5)
print("
用户点击‘下一页’...
")
# 加载第二页
current_id, _ = get_products_keyset(current_id, 5)
现代开发实践：AI 辅助与异步 I/O
在 2026 年，我们编写代码的方式已经发生了根本性的变化。作为开发者，我们不再孤立地编写 SQL 语句。让我们看看现代技术栈是如何影响这一领域的。
#### 1. 异步数据库访问
随着 Python INLINECODEdcfa8e0f 的普及，传统的 INLINECODEfedb6c34 在高并发 Web 服务（如 FastAPI 或 Sanic）中可能成为瓶颈。我们强烈建议在现代高并发应用中使用 INLINECODE7d652524，它的性能比 INLINECODE1bfca2bf 快 3 倍以上，且原生支持协程。
# 这是一个使用 asyncpg 的现代示例，展示了 2026 年的风格
import asyncio
import asyncpg
async def fetch_products_async(limit):
# 在生产环境中，我们会使用连接池
conn = await asyncpg.connect(user=‘postgre‘, password=‘root‘,
database=‘geeks‘, host=‘127.0.0.1‘)
try:
# 注意：这里使用了 await，完全不会阻塞事件循环
rows = await conn.fetch(‘SELECT * FROM products LIMIT $1‘, limit)
for row in rows:
print(row)
finally:
await conn.close()
# 运行异步代码
# asyncio.run(fetch_products_async(10))
#### 2. AI 辅助的 Query 构建
在我们最近的一个项目中，我们使用了类似 Cursor (IDE) 的 AI 辅助工具。当我们需要写一个复杂的分页逻辑时，我们不再去翻阅 PostgreSQL 文档。我们直接在编辑器中输入注释：
# 使用 psycopg2 实现一个带排序的游标分页，防止 SQL 注入
AI 不仅生成了代码，还自动帮我们处理了边界情况（比如 last_id 为空的情况）。这改变了我们的工作流：我们更多地关注“业务逻辑的正确性”和“数据流向”，而将具体的语法记忆交给 AI 伙伴。
但是，这并不意味着我们可以不了解原理。如果你不懂 OFFSET 的性能陷阱，你就无法判断 AI 生成的代码是否适合你的场景。理解原理依然是你作为专家的核心价值。
深入解析：动态游标与多字段排序
让我们来思考一个更复杂的场景：如果你不是按 ID 排序，而是按价格排序，该怎么办？
如果只是简单的 WHERE price > 100，你会漏掉很多价格相同但 ID 不同的数据。在处理多字段排序或非唯一字段排序时，游标分页的逻辑会变得更加复杂。
我们需要记住上一页最后一条数据的 价格 和 ID（作为 Tie-breaker，决胜局）。
def get_products_by_price_complex(last_price, last_id, page_size):
"""
处理按价格排序的游标分页
场景：价格可能重复，所以需要结合 ID 来确保顺序唯一性
"""
conn = None
try:
conn = psycopg2.connect(
database="geeks", user="postgre", password="root", host="localhost", port="5432"
)
cursor = conn.cursor()
# 逻辑：
# 1. 如果当前行价格 > 上一次的价格，肯定在下一页 (price > last_price)
# 2. 如果当前行价格 == 上一次的价格，但 ID > 上一次的 ID，也在下一页 (price == last_price AND id > last_id)
query = """
SELECT id, product_name, price
FROM products
WHERE (price > %s) OR (price = %s AND id > %s)
ORDER BY price ASC, id ASC
LIMIT %s
"""
cursor.execute(query, (last_price, last_price, last_id, page_size))
results = cursor.fetchall()
print(f"--- 价格排序分页：锚点价格={last_price}, 锚点ID={last_id} ---")
for row in results:
print(f"价格: {row[2]}, ID: {row[0]}, 产品: {row[1]}")
except (Exception, psycopg2.Error) as error:
print(f"Error: {error}")
finally:
if conn:
cursor.close()
conn.close()
# 假设上一页最后一条数据是价格 100，ID 50
# get_products_by_price_complex(100, 50, 10)
这种查询虽然写起来稍微复杂一点，但它彻底消除了深分页带来的性能隐患。即便你的数据表有 1 亿行，这种查询的速度依然像闪电一样快，因为它始终在走索引。
总结与未来展望
在这篇文章中，我们详细探讨了从基础的 INLINECODEf4edb0e3 到企业级的 Keyset Pagination 的演进。虽然 INLINECODEa2e7c1b4 和 PostgreSQL 的基础语法多年未变，但在 2026 年，我们应用这些技术的方式已经发生了巨大的变化。
关键要点回顾：
- 警惕 OFFSET：在数据量超过 1 万行时，坚决避免使用
OFFSET进行深分页。 - 拥抱索引：利用
WHERE id > last_id的模式，让数据库为你高效工作。 - 工具链升级：考虑从同步的 INLINECODE2beecded 迁移到异步的 INLINECODEe3be7f56，以适应现代高并发 Web 服务。
- AI 辅助而非替代：利用 AI 工具（如 Copilot 或 Cursor）加速生成模板代码，但作为专家，你必须深刻理解性能瓶颈和算法原理，以便指导 AI 进行优化。
希望这些技巧能帮助你构建出不仅能跑通，而且在面对未来数据增长时依然坚如磐石的 Python 应用。现在，打开你的编辑器，试着把你的旧分页代码重构一下吧！