大数据量下的分页解决方法这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况 。
所以，需要做一个策略，优先把资源让给查数，数据查完之后再去查页码 。
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据 。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引 。
分页查询一般 DBA 想到的办法是在某个（如ID，create_time)字段上加组合索引 。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升 。
如果数据源是网络或者数据库，一般翻页会每次只取当前页的数据显示，向数据源发请求的时候给当前页号的参数，由数据源那边对数据量做裁剪 。
回到你的问题，对大数据量查询的解决方案有以下两种：（1）、将全部数据先查询到内存中，然后在内存中进行分页 ， 这种方式对内存占用较大，必须限制一次查询的数据量 。
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