如上述 SQL 所示，该方案逻辑清晰，代码也易于编写。但是，劣势也很明显：由于需要对主键或者唯一索引进行排序，越靠后的页面参与排序的行数就会越多，相应地扫描数据过程中对 TiKV 的压力也会线性增长。这导致整体处理效率偏低，尤其当批量处理涉及的数据体量较大时，可能会占用过多计算资源，甚至引发性能问题，影响线上业务。

这里我们假定的业务需求是，要在一小时内完成 200 万行数据的并发处理。下面我们来初始化一张表 ，表结构如下所示；该表初始状态即包含约 200 万行数据。

接下来，只需要使用 查询每个分片的数据即可。

总体而言，改进方案由于规避了频繁的数据排序操作造成的性能损耗，显著改善了批量处理的效率。