海量数据的分页怎么破？我的方案这样“改良”，实在太完美！

一、背景
分页应该是极为常见的数据展现方式了，一般在数据集较大而无法在单个页面中呈现时会采用分页的方法。各种前端UI组件在实现上也都会支持分页的功能，而数据交互呈现所相应的后端系统、数据库都对数据查询的分页提供了良好的支持。以几个流行的数据库为例：

查询表 t_data 第 2 页的数据(假定每页 5 条)

MySQL 的做法：select * from t_data limit 5,5
PostGreSQL 的做法：select * from t_data limit 5 offset 5
MongoDB 的做法：
db.t_data.find().limit(5).skip(5);
尽管每种数据库的语法不尽相同，通过一些开发框架封装的接口，我们可以不需要熟悉这些差异。如 SpringData 提供的分页接口：

public interface PagingAndSortingRepository<T, ID extends Serializable>
extends CrudRepository<T, ID> {

Page findAll(Pageable pageable);
}
这样看来，开发一个分页的查询功能是非常简单的。然而万事皆不可能尽全尽美，尽管上述的数据库、开发框架提供了基础的分页能力，在面对日益增长的海量数据时却难以应对，一个明显的问题就是查询性能低下！那么，面对千万级、亿级甚至更多的数据集时，分页功能该怎么实现？

下面，我以 MongoDB 作为背景来探讨几种不同的做法。

二、传统方案
就是最常规的方案，假设 我们需要对文章 articles 这个表(集合) 进行分页展示，一般前端会需要传递两个参数：

页码(当前是第几页)
页大小(每页展示的数据个数)
按照这个做法的查询方式，如下图所示：

海量数据的分页怎么破？我的方案这样“改良”，实在太完美！
因为是希望最后创建的文章显示在前面，这里使用了_id 做降序排序。其中红色部分语句的执行计划如下：

{