内容：

一、引言

在互联网行业，数据量激增已成为常态。当面对百万级甚至更高的数据量时，传统的数据库分页查询方式往往力不从心。今天，我们将探讨如何在分库分表后设计高效的翻页功能，以应对这一挑战。

二、分页查询性能瓶颈分析

分页查询在数据量较大时，性能问题尤为明显。原因主要有两点：一是数据量过大导致全表扫描耗时过长；二是数据库处理分页的方法过于简单粗暴，无法有效利用索引和缓存机制。

三、深度分页问题剖析

当分库分表后，翻页逻辑变得更加复杂。假设订单表分了3个库，每个库分了2张表（共6张表），按用户ID分片。执行简单的翻页查询时，每张表都要查大量数据并重新排序，导致性能急剧下降。

四、解决方案探讨

针对上述问题，我们提出以下三种解决方案：

1. 禁止跳页方案

禁止用户随意跳页，只能一页一页翻。通过记录上一页最后一条的时间戳，控制翻页深度，避免全量数据检索。

2. 二次查询法

先通过分页查询缩小范围，再根据全局最小时间戳查全量数据。这种方法避免了全量数据排序，但需要两次查询，逻辑相对复杂。

3. ES+HBase核弹方案

利用Elasticsearch（ES）进行海量数据搜索和分页，HBase负责存储原始数据。这种方法将专业的事交给专业的人干，性能大幅提升。

五、面试技巧与总结

在面试过程中，面对分库分表后的深度分页问题，你可以这样回答：

“分库分表后深度分页的难点在于全局排序和内存压力。我们有三种方案：禁止跳页适合C端Feed流，二次查询法通过两次查询缩小范围适合管理后台，ES+HBase扛住亿级数据分页适合高并发大厂场景。在实际应用中，我们通常采用ES+HBase方案，性能从10秒降到50毫秒。”

最后，我想说的是，面对数据量挑战时，我们不能硬刚，要灵活应对。记住，面试被问分页时，先拍桌子喊出“禁止跳页”，再掏出ES，这样一定能给面试官留下深刻印象。

六、结语

希望本文能为你提供有价值的参考，助你在面试和工作中顺利应对分库分表后的深度分页问题。如果你觉得本文有用，请点赞、分享、收藏哦！