{"id":3968,"date":"2017-08-25T01:09:33","date_gmt":"2017-08-25T08:09:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=3968"},"modified":"2025-06-13T17:23:17","modified_gmt":"2025-06-14T00:23:17","slug":"paging-data-queries-with-n1ql","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/paging-data-queries-with-n1ql\/","title":{"rendered":"Consultas de dados de pagina\u00e7\u00e3o com N1QL"},"content":{"rendered":"

M. David Allen \u00e9 um engenheiro de software full-stack e empres\u00e1rio que, h\u00e1 mais de uma d\u00e9cada, trabalha com praticamente todas as linguagens de programa\u00e7\u00e3o e tipos diferentes de sistemas de banco de dados que pode utilizar. David trabalhou anteriormente em v\u00e1rios setores, incluindo finan\u00e7as, sa\u00fade e governo, concentrando-se normalmente em desafios de integra\u00e7\u00e3o de dados em grande escala, transi\u00e7\u00e3o de pesquisa aplicada e inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica. Ele tem mestrado pela Virginia Commonwealth University, mas desde que deixou a educa\u00e7\u00e3o formal continua sendo um estudante permanente de tecnologia.<\/em><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Configura\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

Para este tutorial, usaremos o conjunto de dados de amostras de cerveja<\/a><\/u>\u00a0que vem com o Couchbase, de modo que ser\u00e1 f\u00e1cil acompanhar o processo. Se voc\u00ea ainda n\u00e3o tiver o Couchbase instalado, poder\u00e1 come\u00e7ar rapidamente com o docker e o seguindo as instru\u00e7\u00f5es simples na p\u00e1gina da imagem do docker do couchbase<\/a><\/u>\u00a0para configurar uma inst\u00e2ncia r\u00e1pida do Couchbase para testes. Basta executar o comando docker run -d -name db -p 8091-8094:8091-8094 -p 11210:11210 Couchbase com o Couchbase instalado para come\u00e7armos. Depois de seguir alguns prompts de configura\u00e7\u00e3o descritos nessa p\u00e1gina, estamos prontos para trabalhar com alguns dados.<\/p>\n

Casos de uso - O que \u00e9 pagina\u00e7\u00e3o e por que us\u00e1-la?<\/h2>\n

Vamos considerar uma necessidade muito comum: em nosso hipot\u00e9tico aplicativo front-end de cerveja, queremos mostrar aos nossos usu\u00e1rios uma tabela de cervejas e permitir que eles avaliem cada uma delas. O problema \u00e9 que o banco de dados tem mais de 5.000 cervejas. Seria um desperd\u00edcio enviar todo o conjunto de dados para o navegador todas as vezes, o que tornaria o carregamento da p\u00e1gina do seu aplicativo Web muito lento.<\/p>\n

Muito melhor seria mostrar ao usu\u00e1rio apenas as primeiras 10 cervejas. Ent\u00e3o, ao clicar em um bot\u00e3o \"Next\" (Pr\u00f3ximo) para ir para a pr\u00f3xima p\u00e1gina ou, melhor ainda, ao usar um plug-in de rolagem infinita (como o ngInfiniteScroll<\/a><\/u>\u00a0para angular ou\u00a0react-infinite<\/a><\/u>\u00a0para reagir), o usu\u00e1rio pode ver progressivamente mais registros do banco de dados.<\/p>\n

Mostre-me o c\u00f3digo!<\/h2>\n
SELECT name, category, abv from `beer-sample`\r\n\r\nWHERE brewery_id is not missing\r\n\r\nORDER BY name\r\n\r\nOFFSET 0\r\n\r\nLIMIT 10;<\/pre>\n
Isso retorna os dados que voc\u00ea espera:<\/p>\n
[\r\n\r\n\u00a0 {\r\n\r\n\u00a0 \u00a0 \"abv\": 0,\r\n\r\n\u00a0 \u00a0 \"category\": \"North American Lager\",\r\n\r\n\u00a0 \u00a0 \"name\": \"#17 Cream Ale\"\r\n\r\n\u00a0 },\r\n\r\n\u00a0 {\r\n\r\n\u00a0 \u00a0 \"abv\": 0,\r\n\r\n\u00a0 \u00a0 \"name\": \"#40 Golden Lager\"\r\n\r\n\u00a0 },\r\n\r\n\u00a0 {\r\n\r\n\u00a0 \u00a0 \"abv\": 0,\r\n\r\n\u00a0 \u00a0 \"category\": \"Other Style\",\r\n\r\n\u00a0 \u00a0 \"name\": \"#42 Cream Ale\"\r\n\r\n\u00a0 },\r\n\r\n\u00a0 \/* (...) *\/\r\n\r\n<\/pre>\n
Para obter a segunda p\u00e1gina de resultados, voc\u00ea s\u00f3 precisa adicionar o LIMIT ao OFFSET.    Por exemplo, OFFSET 10 LIMIT 10 seria a segunda p\u00e1gina.   Para generalizar, quantos registros devem ser ignorados com o OFFSET para chegar \u00e0 en\u00e9sima p\u00e1gina?    Ser\u00e1 sempre n * tamanho da p\u00e1gina.<\/p>\n
Usando essa matem\u00e1tica simples, podemos generalizar isso para qualquer cen\u00e1rio.  E se quis\u00e9ssemos mostrar 20 resultados por vez e o usu\u00e1rio quisesse ir direto para a 11\u00aa p\u00e1gina?   Sem problemas, \u00e9 s\u00f3 LIMIT 20 OFFSET 20 * 11.   Assim, os pontos de extremidade do aplicativo, quer estejam pesquisando o banco de dados ou apenas listando as cervejas por nome, podem usar exatamente a mesma l\u00f3gica de consulta todas as vezes.  N\u00e3o importa a complexidade da consulta, basta ajustar LIMIT e OFFSET e estaremos todos na mesma p\u00e1gina.<\/p>\n
Como isso funciona?<\/h2>\n
A m\u00e1gica aqui \u00e9 a combina\u00e7\u00e3o de tr\u00eas cl\u00e1usulas N1QL: \u00a0LIMITE<\/strong>, DESLOCAMENTO<\/strong>e ORDER BY<\/strong>.   Vamos dar uma olhada r\u00e1pida em cada um deles, pois todos s\u00e3o necess\u00e1rios para realizar o trabalho.<\/p>\n