PageHelper不优化时，主要存在默认COUNT查询效率低、内存占用高、分页不准确等问题，可能导致性能下降或数据错误。具体表现及解决方案如下：1. 默认COUNT查询效率问题PageHelper默认通过嵌套查询生成SELECT COUNT(1) FROM (...)语句，当原查询包含多表关联、GROUP BY或复杂计算时，COUNT操作会显著变慢。例如，多表关联查询的COUNT可能导致全表扫描，而返回大量计算字段或列时，嵌套查询的性能会进一步下降。优化建议：通过PageHelper.startPage(page, size, false)关闭COUNT查询（但会失去总条数信息），或为单表查询编写专用COUNT语句（如使用id_COUNT后缀的SQL避免嵌套）。2. 内存占用问题PageHelper默认将整个结果集加载到内存后再分页，数据量大时会导致内存不足或频繁交换，影响系统性能。例如，查询百万级数据时，内存占用可能触发OOM（内存溢出）。优化建议：改用流式分页（如MyBatis的ResultHandler）或调整JVM内存参数，或通过业务层分批处理数据。3. 分页不准确问题在一对多关联查询（如左连接）中，若未对主表分页而是对关联结果分页，会导致每页数据量不一致。例如，查询手机信息时，同一型号的多个内存配置可能被合并，导致分页数据错乱（如第一页显示10条，第二页仅显示8条）。优化建议：在SQL中通过DISTINCT或子查询先对主表去重，或改用单表查询后关联数据。4. 业务层优化方案若无法修改SQL，可通过以下方式规避问题：缓存总条数：将COUNT结果缓存至Redis，减少重复查询。异步加载COUNT：分页数据与总条数分离，总条数通过异步任务计算。改用搜索引擎：对复杂查询使用Elasticsearch等工具，直接支持高效分页。总结：PageHelper不优化时，默认行为可能引发性能瓶颈或数据错误，需根据场景选择关闭COUNT、自定义SQL或调整业务逻辑来规避风险。