问题：分库分表之后，不免需要进行一些查询的排序操作。如果排序的键是分片字段，那么这个排序的动作比较简单，只需要定位到分片的表，然后进行排序就可以。但是如果不是分片字段的话，就有问题了。

传统的思路

传统的实现非分片字段的排序，就是将各表的结果集进行合并，然后再次排序。实现思路如下图：

获取第一页数据

但是呢，第一页比较好取，性能也可以。但是后面的第二页，第三页的话就需要进行更大范围的排序了。到第n页，每个表的排序记录数就需要达到n*pageSize数了。所以分页越是到后期，性能越差了。
如下图，就是获取第十页数据：

获取第十页数据

改进1(排序字段唯一)

思考之后改进思路如下：

• 首先第一页的查询不变
• 第二页及以后的查询，需要传入上一页排序字段的最后一个值，及排序方式。
• 根据排序方式，及这个值进行查询。如排序字段date，上一页最后值为3，排序方式降序。查询的时候sql为select ... from table where date < 3 order by date desc limit 0,10。这样再讲几个表的结果合并排序即可。

改进2(排序字段不唯一)

• 第一步不变
• 第二步在传入上一个的基础上，还需要传入能确定该行记录的唯一性字段
• sql需要进行修改为select ... from table where date = 3 order by date desc union select ... from table where date < 3 order by date desc limit 0,10。然后将结果合并之后排序。根据唯一性字段确定上一页最后一条记录，然后找出下面的分页记录。

验证

创建三张月表(即分表键是create_date)，及一张全库表(这个主要是为了查看分页效果是否正确)。
三张月表及数据：

CREATE TABLE `student_2018_11` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,#主键
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,#姓名
  `xueke` varchar(10) DEFAULT NULL,#学科
  `fenshu` int(11) DEFAULT NULL,#分数
  `create_date` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,#创建时间
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_fenshu` (`fenshu`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `student_2018_12` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `xueke` varchar(10) DEFAULT NULL,
  `fenshu` int(11) DEFAULT NULL,
  `create_date` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_fenshu` (`fenshu`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `student_2019_01` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `xueke` varchar(10) DEFAULT NULL,
  `fenshu` int(11) DEFAULT NULL,
  `create_date` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_fenshu` (`fenshu`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `student` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `xueke` varchar(10) DEFAULT NULL,
  `fenshu` int(11) DEFAULT NULL,
  `create_date` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_fenshu` (`fenshu`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
//数据
INSERT INTO test.student_2018_11 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx@jj.com","phone":"182"}', 'gaoshu1', 20, '2018-11-17 03:18:52');
INSERT INTO test.student_2018_11 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx1@jj.com","phone":"1821"}', 'gaoshu2', 26, '2018-11-17 03:18:52');
INSERT INTO test.student_2018_11 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx@jj.com","phone":"182"}', 'gaoshu3', 33, '2018-11-17 03:18:52');
INSERT INTO test.student_2018_11 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx1@jj.com","phone":"1821"}', 'gaoshu4', 43, '2018-11-17 03:18:52');
INSERT INTO test.student_2018_11 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx@jj.com","phone":"182"}', 'gaoshu5', 53, '2018-11-17 03:19:08');
INSERT INTO test.student_2018_11 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx1@jj.com","phone":"1821"}', 'gaoshu6', 64, '2018-11-17 03:19:08');
INSERT INTO test.student_2018_11 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx1@jj.com","phone":"1821"}', 'gaoshu7', 88, '2018-11-17 03:19:08');
INSERT INTO test.student_2018_11 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx1@jj.com","phone":"1821"}', 'gaoshu8', 70, '2018-11-17 03:19:08');
INSERT INTO test.student_2018_12 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx@jj.com","phone":"182"}', 'xiaohei1', 30, '2018-12-17 03:18:59');
INSERT INTO test.student_2018_12 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx1@jj.com","phone":"1821"}', 'xiaohei2', 31, '2018-12-17 03:18:59');
INSERT INTO test.student_2018_12 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx@jj.com","phone":"182"}', 'xiaohei3', 43, '2018-12-17 03:18:59');
INSERT INTO test.student_2018_12 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx1@jj.com","phone":"1821"}', 'xiaohei4', 79, '2018-12-17 03:18:59');
INSERT INTO test.student_2019_01 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx@jj.com","phone":"182"}', 'wodetian1', 25, '2019-01-17 03:19:08');
INSERT INTO test.student_2019_01 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx1@jj.com","phone":"1821"}', 'wodetian2', 34, '2019-01-17 03:19:08');
INSERT INTO test.student_2019_01 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx@jj.com","phone":"182"}', 'wodetian3', 58, '2019-01-17 03:19:08');
INSERT INTO test.student_2019_01 (name, xueke, fenshu, create_date) VALUES ('{"email":"jiyx1@jj.com","phone":"1821"}', 'wodetian4', 59, '2019-01-17 03:19:08');
// 月表数据导入冗余表
insert into student(name, xueke, fenshu, create_date) select name,xueke,fenshu,create_date from student_2018_11;
insert into student(name, xueke, fenshu, create_date) select name,xueke,fenshu,create_date from student_2018_12;
insert into student(name, xueke, fenshu, create_date) select name,xueke,fenshu,create_date from student_2019_01;

验证改进1

分页验证前提：每页展示2条信息。前三页是以排序字段唯一进行验证。以分数进行排序。
第一页：

第一页分页sql
结果是否一致：这里因为都是一个sql，所以结果没得说，相同。
第二页： 第二页分页sql
结果是否一致：一致。
第三页： 第三页分页sql
结果是否一致：一致。
改进1验证完毕，结果合格，还需要进行大数据量的性能验证。通过上述的三幅图可以看出，除了第一页的sql外，其他两页改进的sql更加不易出错。因为传统型需要进行4次修改，而改进后的只需要三次修改。

验证改进2

验证前提：每页展示2条信息。以分数进行排序。

改进2后的第五页分页sql
结果： 改进2后的第五页分页结果
实际期望的结果： 实际期望结果1
实际期望结果2
这里有两种期望结果，是因为不管是那种排序规则，只要保证在规则内，也就是在期望结果1中一直保持这种排序结果，就是合理的。但是大的情况，可能是两种甚至是多重排序结果，因为不同的程序对除了排序字段外的字段的排序处理不一样。不过只要保证在相同规则下每次的排序结果一致即可。
通过以上对比，发现直接使用sql较难实现预期的分页效果(个人sql能力有限，技术流泪)。所以我这里只是进行查询，并将查询结果返回客户端程序。然后客户端进行分页处理。
也就是只执行查询sql，不进行分页：
查询sql展示
然后客户端根据传入的唯一确定一行记录的字段，确定上次分页最后的一行记录，然后向下提取pageSize个记录返回给调用方即可。
因为一般的分页的每页展示记录，都不会很大，最多100条消息。所以执行的select * from student_2019_01 where fenshu < 43 order by fenshu desc limit 0, 2查找的记录不会很多。但是如果非唯一字段的区分度很低，导致了select * from student_2018_12 where fenshu = 43查询出来的记录很多的话，也会让应用系统内存吃紧。

改进3(对非唯一字段进行再次改进)

前提：分布式或者其他情况下，总是有一个唯一id或者其他字段的。那么可以根据这个唯一字段进行分页。这里的做法如下图：

改进后的sql

这样就可以直接在数据库完成分页了。
至此：分页效果已经达到。但是性能方面还未进行测试。