分布式 - 跨库分页

select * from T order by time offset X limit Y 的跨M个库分页。

全局

每一个库都必须返回 X+Y 个数据，所获得的 M*(X+Y) 在服务层进行内存排序，而后再取总的偏移量X后的Y条记录。

• 优势： 精准返回所需数据。
• 缺点： （1）每一个分库须要返回更多的数据，占用网络带宽；（2）须要服务层的计算；（3）这个算法随着页码的增大（即X的增大），性能平方级降低。

禁止跳页查询（业务折衷）

获取第一页的方式和全局策略是同样的，但获取第N页（N>1）时，咱们取 N-1 页的最大time，即time_max, 对于每一个分库执行 select * from T order by time where time > time_max limit Y，这样在服务层再总排序取前Y条记录。

• 优势： 相比全局策略的性能平方级降低，该策略的性能是恒定的。
• 缺点： 禁止跳页查询。

[推荐] 二次查询

数学原理：对于一个有序序列分红 M 个长度不等的有序子序列，M个有序子序列中每一个有序子序列前X个元素中的最大值集中起来，再取其中最小值，则该最小值必定小于等于原来有序序列的第 M*X 个元素值。
假设该最小值大于原序列的第 MX 个元素值，那么M个有序子序列后面第X+个元素值都大于原序列的第 MX 个元素值，即构成原序列前MX 个元素只能是M个有序子序列的前X-个元素，由于MX- < M*X，因此假设不成立。

步骤：

1. 改写分库sql为： select * from T order by time offset ceil(X/M) limit Y
2. 获取全部分库sql中返回的最小time中的最小time，即time_min（详见上面原理）
3. 改写分库sql为：select * from T order by time between time_min and 各自分库的最大time（从第1步中获得）
4. 第3步的各个分库的返回结果比第一步多，固然time_min的那个分库的返回结果确定不变（因此time_min的那个分库的sql在实现时能够不用执行）。假设全部分库总共多出 K 条数据，则全局_offset = ceil(X/M) * M - K 。（详见上面原理）
5. 将第3步返回的结果集合并，即第一条数据就是time_min的那条，其_offset由第四步已经获得；咱们直接在该结果集的中从第（原始sql的offset - _offset + 2）条数据开始获取Y条数据。

• 优势： 该策略的性能是几乎恒定。
• 缺点： 两次查询；内存中要将结果集合并。