水平分库分表后的分页查询

分库后，分页查询按照时间time来排序order by。

1.全局视野法

若查询第x页的数据，每页y条。一共n个库。
步骤：

1. 将order by time offset (x*y+1) limit y，改写成order by time offset 0 limit (x*y+1) +y
2. 服务层将改写后的SQL语句发往各个分库：即每库各取x页的数据
3. 服务层将得到 n*(x*y+1+y) 条数据
4. 服务层对得到的数据进行内存排序，内存排序后再取偏移量x*y+1后的y条记录，就是全局视野所需的一页数据

2.业务折衷法

2.1.禁止跳页查询

只提供“下一页”的功能

1. 查询第1页数据
   每个库执行order by time where time>0 limit y
   得到 n*y条数据，内存排序，得到前y条，即为第1页。
   $time_max=第1页最大的time
2. 获取第2页数据
   每个库依次查询
   order by time where time>$time_max limit y
   一共得到n*y条数据，取time最小的y条为第2页数据。
   $time_max=第2页最大的time

数据的传输量和排序的数据量不会随着不断翻页而导致性能下降。

3. 二次查询法

为了方便举例，假设2个库，一页5条数据，查询第200页的SQL语句为select * from T order by time offset 1000 limit 5;

1. 查询改写
   改写为select * from T order by time offset 500 limit 5，并投递给所有的分库，注意，这个offset的500，来自于全局offset的总偏移量1000，除以水平切分数据库个数2。
   如果是3个分库，则可以改写为select * from T order by time offset 333 limit 5
   假设这三个分库返回的数据(time, uid)如下：
   
   每个分库都返回的按照time排序的一页数据。

2. 找到所返回3页全部数据的最小值
   
   第一个库，5条数据的time最小值是1487501123
   第二个库，5条数据的time最小值是1487501133
   第三个库，5条数据的time最小值是1487501143
   故，三页数据中，time最小值来自第一个库，time_min=1487501123，这个过程只需要比较各个分库第一条数据。

3. 查询二次改写
   第二次要改写成一个between语句，between的起点是time_min，between的终点是原来每个分库各自返回数据的最大值：
   第一个分库，第一次返回数据的最大值是1487501523
   所以查询改写为select * from T order by time where time between time_min and 1487501523
   第二个分库，第一次返回数据的最大值是1487501323
   所以查询改写为select\ * from T order by time where time between time_min and 1487501323
   第三个分库，第一次返回数据的最大值是1487501553
   所以查询改写为select * from T order by time where time between time_min and 1487501553
   第二次查询会返回比第一次查询结果集更多的数据，假设这三个分库返回的数据(time, uid)如下：
   

4. 在每个结果集中虚拟一个time_min记录，找到time_min在全局的offset
   
   故：
   time_min在第一个库的offset是333；
   time_min在第二个库的offset是331；
   time_min在第三个库的offset是330；
   综上，time_min在全局的offset是333+331+330=994；

5. 得到time_min在全局的offset，就相当于有了全局视野，根据第二次的结果集，就能够得到全局offset 1000 limit 5的记录
   
   第二次查询在各个分库返回的结果集是有序的，又知道了time_min在全局的offset是994，一路排下来，容易知道全局offset 1000 limit 5的一页记录（上图中黄色记录）。