💾[Database] 게시글 목록 조회 - 페이징 최적화 공식

📌 Intro.

• ↘︎ $(((n - 1) / k) + 1) * m * k + 1$
  • ↘︎ 이 공식은 “페이지네이션(Pagination)”에서 이동 가능한 페이지 번호를 효율적으로 계산하기 위해 설계된 것임.
  • ↘︎ 주로 페이징에서 일부 데이터만 카운트하여 효율성을 높이기 위한 접근 방식임.

✅1️⃣ 공식의 각 요소 설명.

• ↘︎ $n$ : 현재 페이지 번호 (1부터 시작)
• ↘︎ $m$ : 한 페이지당 보여줄 게시글 수
• ↘︎ $k$ : 한 번에 보여줄 이동 가능한 페이지 수
• ↘︎ $(n - 1) / k$ : 현재 페이지가 속한 페이지 그룹의 인덱스를 구함 (몫만 사용)

✅2️⃣ 공식 해석 단계별 설명.

1️⃣ $(n-1) / k$

• ↘︎ $(n - 1)$을 통해 현재 페이지에서 1을 빼서, 0부터 시작하는 인덱스로 변환.
  • ↘︎ 이를 $k$로 나누어, 현재 페이지가 속한 페이지 그룹의 인덱스를 구함.
    • ↘︎ 나머지는 버림(즉, 정수 몫만 사용)
      • ↘︎ 예시: $n = 7, k = 10 ➞ (7 - 1) / 10 = 0$

2️⃣ $((n - 1) / k) + 1$

• ↘︎ 페이지 그룹의 인덱스에 1을 더해 현재 페이지 그룹 번호를 구함.
  • ↘︎ 예시: $((7 - 1) / 10) + 1 = 0 + 1 = 1$

3️⃣ $((n - 1) / k) + 1) * m * k$

• ↘︎ 페이지 그룹 번호에 $m$(현재 페이지 번호)과 $k$(한 번에 보여줄 이동 가능한 페이지 수)를 곱해, 현재 페이지 그룹에서의 종 게시글 수를 구함.
  • ↘︎ 예시: $1 * 30 * 10 = 300$

4️⃣ $+1$

• ↘︎ 마지막에 $+1$함으로써 오프셋(offser) 보정을 수행.
  • ↘︎ 주로 0-based index와 1-based index 간의 차이를 보정하기 위한 연산.
    • ↘︎ 예시: $300 + 1 = 301$

🙋‍♂️ 오프셋(Offset)
주로 데이터베이스 페이징 처리나 메모리 주소 계산 등에서 사용되며, 시작 지점에서의 상대적 위치를 의미함.

✅3️⃣ 공식의 의미.

• ↘︎ 이 공식은 현재 페이지 그웁에 대한 최대 게시글 수를 계산함.
  • ↘︎ 이로 인해 모든 게시글을 세지 않고도 페이징을 효율적으로 계산 가능.
  • ↘︎ 또한, 이동 가능한 페이지 번호를 효율적으로 계산하여 성능을 최적화 할 수 있음.

✅4️⃣ 실제 사용 시나리오.

• 1️⃣ 사용자가 페이지네이션을 통해 특정 페이지(n)에 접근.
• 2️⃣ 전체 게시글 수를 알 필요 없이, 해당 페이지 그룹의 게시글 수만 확인.
• 3️⃣ 이 공식을 통해 필요한 범위의 게시글만 쿼리하거나 계산함.
• 4️⃣ 사용자가 효율적으로 페이지 이동을 할 수 있음.

👉📝 한 줄 요약.

• ↘︎ “이 공식은 현재 페이지 그룹을 기준으로 이동 가능한 페이지 번호 및 게시글 범위를 효율적으로 계산하여, 불필요한 전체 게시글 카운트 작업을 회피하는 페이징 회적화 공식임.”