在当今数字化的时代，数据的规模呈爆炸式增长，无论是电商平台的商品列表、社交媒体的动态信息流，还是企业内部的业务数据，海量数据的分页列表查询都成为了一个常见且关键的操作，当数据量巨大时，很容易遇到效率瓶颈，这给用户体验和系统性能带来了巨大的挑战。

想象一下，你正在一个拥有数百万甚至数十亿条数据的系统中查询信息，每次点击下一页，都要等待漫长的时间，那种焦急和无奈是不是让人崩溃？如何才能有效地应对这种效率瓶颈呢？

让我们先来了解一下造成效率瓶颈的常见原因，数据库的设计不合理往往是罪魁祸首之一，如果数据表的结构没有经过精心规划，索引设置不当，就会导致查询时数据库需要进行大量的全表扫描，从而极大地降低查询效率。

查询语句的编写也至关重要，复杂且低效的查询语句可能会让数据库陷入困境，过度使用子查询、联合查询或者不必要的函数运算，都会增加数据库的负担。

针对这些问题，我们可以采取一系列有效的措施，优化数据库结构是首要任务，合理地设计数据表，根据经常查询的字段建立合适的索引，可以大大提高查询速度。

改进查询语句也是关键，尽量避免复杂的逻辑，精简查询条件，只获取真正需要的字段，而不是一股脑地把所有字段都拉出来。

还有一种有效的方法是采用分页优化策略，不要每次都从数据库的开头开始查询，而是利用数据库提供的偏移量和限制条件，直接定位到当前页所需的数据范围。

给大家介绍一种有趣的游戏来帮助理解这个概念。

游戏名称：《数据寻宝》

游戏玩法：假设有一个巨大的数字宝库，里面有成千上万的数字卡片，玩家的任务是根据给定的条件（比如大于某个值、小于某个值、在某个区间内等），快速找到符合条件的数字卡片。

游戏操作方式：

1、玩家分成若干小组。

2、每个小组会得到一组查询条件。

3、游戏开始后，小组内成员分工合作，有的负责快速浏览数字卡片，有的负责记录找到的符合条件的数字，有的负责检查是否有遗漏。

4、规定时间内，找到符合条件数字最多且准确的小组获胜。

通过这个游戏，大家可以更直观地感受到如何在大量数据中快速准确地找到所需信息，就像在处理海量数据分页列表查询时一样，需要有策略、有方法、有分工。

问答：

1、如何判断数据库结构是否合理？

2、除了上述提到的方法，还有哪些技术可以提高海量数据分页列表查询效率？

3、怎样才能确保优化后的查询语句不会引入新的问题？