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在图形数据库中,基于标记的分页会比基于偏移量的分页提供更好的性能吗?

在图形数据库中,基于标记的分页通常会比基于偏移量的分页提供更好的性能。

基于标记的分页是通过在每个结果节点上附加一个唯一的标记来实现的。当进行分页查询时,数据库会根据标记来确定从哪个节点开始返回结果,从而避免了扫描整个数据集。这种方式可以在处理大型图形数据时提供更高效的查询性能。

相比之下,基于偏移量的分页需要扫描整个数据集,并跳过前面的偏移量个结果,然后返回指定数量的结果。这种方式在处理大型数据集时可能会导致性能下降,特别是当偏移量较大时。

基于标记的分页适用于需要快速定位和返回结果的场景,例如社交网络中的好友列表、新闻推荐系统中的文章列表等。而基于偏移量的分页适用于对结果顺序要求不高,只需要返回指定数量结果的场景。

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