要提升百万级数据的翻页速度，使其媲美千万级分页，可以采取以下优化策略：

1. 利用主键自增特性确保主键为自增类型，而非UUID。前端在请求分页时，需传递上一页的最大ID。这种方式仅支持顺序翻页，不支持随机跳页。查询时使用：SELECT * FROM table WHERE id> last_id ORDER BY id LIMIT pageSize，有效避免大数据量扫描。
2. 避免使用OFFSET传统的分页查询使用LIMIT offset, pageSize在数据量大时会非常低效，尤其当offset较大时。应改为基于上一页最大ID的查询方式，减少扫描数据量。
3. 优化索引确保查询字段上有索引，特别是分页排序字段。覆盖索引可进一步加速，减少数据表全扫描。
4. 缓存热点数据对于频繁访问的后端数据，可使用缓存存储部分分页结果。用户翻页时先查询缓存，减少数据库压力。
5. 预存表总行数如果实时性要求不高，可预先计算并存储表的总行数。分页查询时，结合总行数判断页码有效性，避免无效计算。

实践时，结合以上方法可显著提升百万级数据的翻页性能。例如，某项目通过传递上一页最大ID替代OFFSET，使翻页速度从几秒提升至0.1秒以内，接近千万级数据表现。关键在于减少数据库全表扫描，优先利用索引和内存计算。