1. 使用索引
在数据库设计时，大家应该为经常被搜索的字段添加索引。这样可以大大提高查询效率，避免全表扫描。同时，如果需要进行排序操作，也可以使用索引来优化。
2. 分段查询
将大数据分成若干个小数据块，每次只查询一部分数据，可以避免一次性查询大量数据造成的性能问题。例如，大家可以将数据按照时间或者ID进行分段，每次只查询一段数据。
3. 缓存数据
将查询结果缓存在内存中，可以避免重复查询造成的性能问题。在数据量比较大的情况下，可以使用Redis等内存数据库进行缓存。
4. 使用数据分片
将数据分散在不同的服务器上，每个服务器只负责一部分数据的查询，可以大大提高查询效率。但是，这种方法需要比较高的技术水平，需要考虑数据一致性、负载均衡等问题。
5. 优化SQL语句
it语句限制查询的数据量，避免一次性查询大量数据。同时，可以避免使用子查询、不必要的联表查询等操作。
总之，对于千万级别的数据分页查询，大家需要从多个方面进行优化，才能达到较好的查询效率。