当业务上按照月份分表，但是前端h5需要分页展示，小伙伴们不知有没有遇到这个这个需求最后怎么完成的。
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我这里想了一个解决思路，可能还不完善，希望能抛转引玉。
1、入参pageNo 为页号码，如果为1那么就是第一页。pageSize 可以是入参也可定死，这里定死10条。Limit 是数据偏移标记，根据入参pageNo 计算出来的，Limit=(pageNo-1)*pageSize。假设A表有41条数据符合，B表有51条数据符合，如下图。
有几种种情况 1.如果limitA表41条 那么需要从A表中取数据，（1）如果Limit+pageSizeCount直接获取数据即可（2）如果Limit+pageSizeCount,那么需要从A 表取部分数据从B表取一部分数据。
1.如果limitA表41条 那么需要从B表取数据，如果B数据依然不足，那么重复以上的步骤。如下图
一个不带limit 一个带limit。以php+mysql为例首先，连接数据库，写一条sql语句把你要查询的信息总量查找出来sql = select count(*) from tb，$all_page ；设定每页显示条数, $display 。然后，当前页为$page ；在写一句sql = select * from tb limit $dispaly*($page - 1),$display;最后,在页面显示分页信息把当前页传回给分页处理页，一定要把相关的条件一起传回去，get 方式传值，否则查询条件改变查询信息就不正确。 网上有好多封装好的分页类。我也有一个很好用的分页类，如果请我吃肉就发给你一份哈。。\(^o^)/~ 追问： 这个$all_page用在哪儿，怎么将当前页传回给分页处理页。显示的时候那些“首页”“上一页”“下一页”“末页”是链接吗、链到什么地方，还是别的什么 回答： $all_page是查询总数，总是页数等于查询总数除以每页显示的信息。$num_page = ceil($all_page/$display); 用get方式把当前页传给分页处理页，就是a href = "连接到本页或着不写也就是当前页？page=当前页码"/a标签 别的我也想不起来，让我自己写分页，我只会最简单的那种，一般我都是调用一个现成的分页类。只需传个参数就Ok，连样式都不用写的。。。
直接用limit start, count分页语句， 也是我程序中用的方法：
select * from product limit start, count
当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 100， 1000， 10000开始分页的执行时间（每页取20条）， 如下：
select * from product limit 10, 20 0.016秒
select * from product limit 100, 20 0.016秒
select * from product limit 1000, 20 0.047秒
select * from product limit 10000, 20 0.094秒
我们已经看出随着起始记录的增加，时间也随着增大， 这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的，那么我们把起始记录改为40w看下（也就是记录的一般左右） select * from product limit 400000, 20 3.229秒
再看我们取最后一页记录的时间
select * from product limit 866613, 20 37.44秒
难怪搜索引擎抓取我们页面的时候经常会报超时，像这种分页最大的页码页显然这种时
间是无法忍受的。
从中我们也能总结出两件事情：
1）limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
2）mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。
如果要获取第N页的数据(每页S条数据)，则将每一个子库的前N页( offset 0,limit N*S )的所有数据都先查出来(有筛选条件或排序规则的话都包含)，然后将各个子库的结果合并起来之后，再做查询下 top S （可不用带上相同的筛选条件，但还要带上排序规则)即可得出最终结果，这种方式类似es分页的逻辑。
如果要获取第N页的数据，第一页时，是和全局视野法一致，但第二页开始后，需要在每一个子库查询时，加上可以排除上一页的过滤条件(如按时间排序时，获取上一页的最大时间后，需要加上 time ${maxTime_lastPage} 的条件；如果没有排序规则，由于是默认主键id的排序规则，也可加上 id ${maxId_lastPage} 的条件)，然后再 limit S ，即可获取各个子库的结果，之后再合并后 top S 即可得到最终结果。在类似app中列表下拉的场景中，业务上可以禁止跳页查询，此时可以使用这种方式。
在大数据量的前提下，需要查询的数据，从概率论角度，是均匀分布在各个字库中的，因此可以假定需要查询的第N页数据，在子库中都处于第 N/X 页的前 S/X 条中（X=子库数）；所以查询子库时，限定 offset ((N/X)-1)*S/X,limit S/X 即可，例 N=S=100,X=2 时,子库分页条件为 offset 4950,limit 50 ；然后合并子库结果后即可得出最终结果，当然这个结果是不准确的。在类似网页回帖上的场景下，往往数据精度要求不太高，此时可以使用这种方式。
也是在大数据量的前提下，依据概率论，可以假定需要查询的第N页的数据，在子库中都处于第 N/X 页的后面。然后可按如下步骤查询:
1). [第一次查询] 按指定条件(筛选条件或排序规则条件)查询各个子库的S条数据，即 offset ((N/X)-1)*S/X,limit S
2). 如果没有排序规则条件，则默认主键id排序，那么获取各个子库的返回数据的最小值和最大值: min_i_id,max_i_id ；如果有排序条件，就按排序条件获取
3). 比较各个子库的 min_i_id ，得到最小的，定义为 min_id
4). [第二次查询] 再次查询(有筛选条件的话也要包含)各个子库，加上条件: min_ididmax_i_id ；(注: min_i_id = min_id 的子库可省略查询)
5). 查看第二次查询结果中， min_id_id != min_id 的其它子库中，共多了几条数据，如果多了M条，则可以得出全局中，min_id前面的数据有 (((N/X)-1)*S/X)*X - M = ((N/X)-1)*S-M 条， ((N/X)-1)*S-M 即为 min_id 的全局offset
6). 计算真正的全局offset: ((N-1)*S) 和 min_id 的全局offset: ((N/X)-1)*S-M 之间的差值K，由公式可得: K=0
7). 合并第二次查询的各子库结果，并按id排序后，以 K为offset,S为limit 即可得到最终全局的分页结果
参考:
你可以先count一下各分表，再根据页数来取数据
或都使用中间件进行取数据
