面对1000亿条记录的MySQL表进行高效的分页查询，尤其是跳转到任意分页时，确实是一个挑战。即使有正确的索引，传统的LIMIT和OFFSET方法在跳转到高分页时性能会大幅下降，因为MySQL需要扫描从第一条记录到OFFSET指定的记录数。以下是一个高效处理此问题的设计方案：
1. 使用索引覆盖扫描
确保查询只涉及到索引中的列，这样可以避免访问表的数据行，提高查询效率。这意味着你需要仔细设计索引，使之包含查询中的所有列。
2. 利用主键或唯一索引进行分页
如果每条记录都有一个唯一标识（如自增的ID），可以利用这个标识来进行更高效的分页查询。例如，代替使用OFFSET，你可以记录上一次查询返回的最后一个ID，然后从这个ID继续查询。
SELECT * FROM your_table WHERE id > last_seen_id ORDER BY id LIMIT 20;
这种方法避免了OFFSET的使用，可以快速定位到起始位置。
3. 使用分区表
将大表分区可以提高查询效率，尤其是当你可以根据查询条件直接定位到某个或某些分区时。例如，如果数据有时间戳，可以按时间范围进行分区。查询时，只需要检查相关的分区。
4. 按需分段查询
对于非常大的表，尤其是在需要跳转到高分页的场景，可以考虑实现一种按需分段查询的机制。例如，你可以预先计算并存储关于每个分段（如每百万或千万条记录）的元数据，比如每个分段的起始和结束ID。这样，当需要跳转到特定分页时，可以直接通过元数据定位到对应的分段，然后在该分段内进行查询。
5. 异步加载和缓存
- 预加载和缓存页面: 对于频繁访问的分页，可以预先加载并缓存这些页面的数据，这样当用户请求时可以直接从缓存中提供数据，而不需要每次都查询数据库。
- 后台更新: 对于较少变动的数据，可以在后台周期性地更新缓存，以减少实时数据库查询的需要。
6. 使用搜索引擎
对于复杂的查询和分页需求，考虑使用专门的搜索引擎，如Elasticsearch，它对于大数据量的搜索和分页有更优的性能表现。通过定期从MySQL同步数据到Elasticsearch，可以利用其高效的分页能力。
实现示例：
假设你有一个表large_table，包含自增主键id。可以这样设计：
- 对于初次加载或低编号分页，直接使用
LIMIT。 - 对于高编号分页，使用上述的“按需分段查询”策略，通过预计算的分段元数据快速定位到分段，然后在该分段内使用
id进行定位和查询。
通过上述方法，即使是在包含1000亿条记录的大表上，也能实现对任意分页的快速访问，而不会让执行时间过长。
从回答来看，十几年前的leadbbs这些方案几乎都考虑过了，某个版本之前主要是采用了第二条的 利用主键或唯一索引进行分页，可以无损效率分页。当然现在采用的是任意页面的跳转，这一条就隐藏废弃了，够应付百万级别帖子