MySQL + ES + MongoDB 如何兼容实现上亿数据的深度分页？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
面试题：在数据量很大的情况下，怎么实现深度分页？
大家在面试时，或者准备面试中可能会遇到上述的问题，大多的回答基本上是分库分表建索引，这是一种很标准的正确回答，但现实总是很骨感，所以面试官一般会追问你一句，现在工期不足，人员不足，该怎么实现深度分页？
这个时候没有实际经验的同学基本麻爪，So，请听我娓娓道来。
首先必须明确一点：深度分页可以做，但是深度随机跳页绝对需要禁止。
上一张图：
你们猜，我点一下第142360页，服务会不会爆炸？
像MySQL，MongoDB数据库还好，本身就是专业的数据库，处理的不好，最多就是慢，但如果涉及到ES，性质就不一样了，我们不得不利用 SearchAfter Api，去循环获取数据，这就牵扯到内存占用的问题，如果当时代码写的不优雅，直接就可能导致内存溢出。
从技术的角度浅显的聊一聊为什么不能允许随机深度跳页，或者说为什么不建议深度分页
MySQL
分页的基本原理：
SELECT * FROM test ORDER BY id DESC LIMIT 10000, 20;
LIMIT 10000 , 20的意思扫描满足条件的10020行，扔掉前面的10000行，返回最后的20行。如果是LIMIT 1000000 , 100，需要扫描1000100 行，在一个高并发的应用里，每次查询需要扫描超过100W行，不炸才怪。
MongoDB
分页的基本原理：
db.t_data.find().limit(5).skip(5);
同样的，随着页码的增大，skip 跳过的条目也会随之变大，而这个操作是通过 cursor 的迭代器来实现的，对于cpu的消耗会非常明显，当页码非常大时且频繁时，必然爆炸。
ElasticSearch
从业务的角度来说，ElasticSearch不是典型的数据库，它是一个搜索引擎，如果在筛选条件下没有搜索出想要的数据，继续深度分页也不会找到想要的数据，退一步讲，假如我们把ES作为数据库来使用进行查询，在进行分页的时候一定会遇到max_result_window 的限制，看到没，官方都告诉你最大偏移量限制是一万。
查询流程：
如查询第501页，每页10条，客户端发送请求到某节点
此节点将数据广播到各个分片，各分片各自查询前 5010 条数据
查询结果返回至该节点，然后对数据进行整合，取出前 5010 条数据
返回给客户端
由此可以看出为什么要限制偏移量，另外，如果使用 Search After 这种滚动式API进行深度跳页查询，也是一样需要每次滚动几千条，可能一共需要滚动上百万，千万条数据，就为了最后的20条数据，效率可想而知。
俗话说的好，技术解决不了的问题，就由业务来解决！
在实习的时候信了产品的邪，必须实现深度分页 + 跳页，如今必须拨乱反正，业务上必须有如下更改：
尽可能的增加默认的筛选条件，如：时间周期，目的是为了减少数据量的展示
修改跳页的展现方式，改为滚动显示，或小范围跳页
滚动显示参考图：
小规模跳页参考图：
短时间内快速解决的方案主要是以下几点：
必备：对排序字段，筛选条件务必设置好索引
核心：利用小范围页码的已知数据，或者滚动加载的已知数据，减少偏移量
额外：如果遇到不好处理的情况，也可以获取多余的数据，进行一定的截取，性能影响并不大
MySQL
原分页SQL：
# 第一页 SELECT * FROM‘year_score’,‘年’=2017订单的id极限0,20; #第N页 SELECT * FROM‘year_score’,‘年’的id=2017订单限制(N - 1) * 20日20;MySQL + ES + MongoDB如何兼容实现上亿数据的深度分页
