在MySQL中进行分页查询时，如果不正确地设置分页参数，可能导致数据丢失。以下是一些常见的原因：
1. 错误的查询逻辑：在编写分页查询语句时，如果逻辑错误可能导致查询结果的偏移量不正确，进而导致数据丢失。例如，设置了错误的起始行数或限制行数。
2. 唯一性约束：如果使用分页查询时涉及到唯一性约束的列（如主键），并且在不同页之间有新增或删除操作，可能会导致数据丢失。例如，当一页的新增或删除操作影响到另一页的数据时，可能会导致部分数据被跳过或重复显示。
3. 并发操作：在高并发环境下，如果有其他的并发操作同时修改查询结果的数据，可能会导致数据丢失。例如，当进行分页查询时，如果有其他并发的更新或删除操作在查询过程中进行，可能会导致部分数据无法显示或不一致。
为了避免分页查询导致的数据丢失问题，可以考虑以下几点：
1. 确保正确的查询逻辑：仔细编写分页查询语句，确保设置正确的起始行数和限制行数，以及正确的排序条件。
2. 使用稳定的排序列：在分页查询中，使用稳定的排序列，例如有唯一性保证的列，以避免数据丢失。这可以使用具有稳定排序特性的列作为排序条件，例如使用主键进行排序。
3. 使用锁和事务：在并发环境下，使用合适的锁和事务控制来保证查询的一致性。这可以确保在查询过程中不会发生并发的数据修改操作。
4. 使用合适的分页库或框架：如果使用较复杂的查询需求，考虑使用成熟的分页库或框架，它们通常会提供更完善和高效的分页查询功能，避免数据丢失问题。
需要根据具体的应用场景和查询需求来评估和选择适当的解决方案，以避免分页查询导致的数据丢失问题。
1.如果只是为了分页，可以考虑这种分表，就是表的id是范围性的，且id是连续的，比如第一张表id是1到10万，第二张是10万到20万，这样分页应该没什么问题。
2.如果是其他的分表方式，建议用sphinx先建索引，然后查询分页，我们公司现在就是这样干的
因为offset limit是本质上就是服务端的scan啊，查询最后一条就是scan了1000万数据，哪怕scan的是索引也要scan几十万个磁盘块，当然慢
如果是导数据的话考虑下游标
如果是界面上展示的话首先可以考虑优化查询场景，因为很少有1000w条数据分页展示的情况，优化后一般顶天1w页也就是10w左右数据，合理设计和命中索引的情况下offset limit还是很快的
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。
3.大数据量并且访问频繁的表，将其分为若干个表
比如对于某网站平台的数据库表-公司表，数据量很大，这种能预估出来的大数据量表，我们就事先分出个N个表，这个N是多少，根据实际情况而定。
某网站现在的数据量至多是5000万条，可以设计每张表容纳的数据量是500万条，也就是拆分成10张表，
那么如何判断某张表的数据是否容量已满呢?可以在程序段对于要新增数据的表，在插入前先做统计表记录数量的操作，当<500万条数据，就直接插入，当已经到达阀值，可以在程序段新创建数据库表(或者已经事先创建好)，再执行插入操作。
4. 利用merge存储引擎来实现分表
如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦，最痛苦的事就是改代码，因为程序里面的sql语句已经写好了。用merge存储引擎来实现分表, 这种方法比较适合.