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　　对于进行了狭义水平拆分的表做分页查询我们通常都不会是全表查询，而是抽取全局的数据的一部分结果呈现给用户，这个做法其实和很多市场调查的方式类似，市场调查我们通常是找一些样本采集相关数据，通过分析这些样本数据推导出全局的一个发展趋势，那么这些样本选择的合理性就和最终的结论有很大关系，回到狭义水平拆分的表做分页查询，我们为了及时满足用户需求，我们只是取出了全部数据中的一部分，但是这一部分数据是否满足用户的需求，这个问题是很有学问的，如果是交易表，我们往往是按时间先后顺序查询部分数据，所以这里其实使用到了一个时间的维度，其他业务的表可能这个维度会不一样，但肯定是有个维度约束我们到底返回那些部分的数据。这个维度可以用一个专有的名词指代那就是排序，具体点就是要那个字段进行升序还是降序查询，看到这里肯定有人会有异议，那就是这种抽样式的查询，肯定会导致查询的命中率的问题，即查出来的数据不一定全部都是我们要的，其实要想让数据排序正确，最好就是做全量排序，但是一到全量排序那就是全表查询，做海量数据的全表排序查询对于分页这种场景是无法完成的。回到淘宝的例子，我们相信淘宝肯定没有返回全部数据，而是抽取了部分数据分页，也就是淘宝查询时候加入了维度，每个淘宝的店家都希望自己的商户放在搜索的前列，那么淘宝就可以让商家掏钱，付了钱以后淘宝改变下商家在这个维度里的权重，那么商家的商品就可以排名靠前了。

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