如何解决使用Python Weaviate库get_objects方法时的分页查询问题？

分页查询的核心挑战

在使用Weaviate的get_objects方法进行分页查询时，开发者经常遇到以下几个典型问题：

• limit和offset参数组合使用时性能急剧下降
• 深度分页导致的OOM(内存溢出)风险
• 跨分页的数据一致性难以保证
• 分页边界出现重复数据或数据丢失

性能优化解决方案

针对上述问题，我们推荐以下最佳实践：

# 使用游标分页替代传统offset分页
client.query.get(
    "Article",
    ["title", "content"]
).with_limit(100).with_after("last-cursor-id")

这种方法相比传统分页具有三大优势：

1. 查询性能不受页码深度影响
2. 内存消耗保持恒定水平
3. 完美解决数据漂移问题

数据一致性保障

在高并发场景下，建议结合快照隔离技术：

高级技巧：并行分页

对于超大规模数据集，可以采用分片并行查询策略：

# 按ID范围并行查询
shard_queries = [
    client.query.get(
        "Product",
        ["name", "price"]
    ).with_where({
        "path": ["id"],
        "operator": "GreaterThan",
        "valueNumber": i*10000
    }).with_limit(1000)
    for i in range(10)
]

这种方法的吞吐量可提升5-8倍，但需要注意：

• 确保分片键分布均匀
• 控制并行连接数
• 处理可能的边界重叠