在分库分表之后，每个表的数据是分散存储在不同的数据库中的。
因此，在查询数据时需要考虑如何查询跨多个数据库和表的数据，常见的解决方案有以下几种：
1. 应用层分页：将查询条件分发到各个数据库，然后在应用层合并结果集并进行分页。这种方案可以实现比较灵活的分页查询，但是需要考虑分组、排序等复杂的情况，还需要处理分页边界问题。
2. 数据库中间件：使用数据库中间件来屏蔽分库分表对应用的影响，中间件会将应用发出的SQL语句转换成针对多个数据库的查询语句，并将结果集进行合并。这种方案可以实现比较灵活的查询，但需要引入额外的中间件，可能会影响性能和稳定性。
3. 分库分表框架：使用分库分表框架来实现跨多个数据库和表的查询，例如Sharding-JDBC等。这方方案可以实现透明化的分库分表操作，但需要引入额外的框架和配置，可能会增加复杂度。
无论采用哪种方案，都需要注意分页边界问题和性能问题。在分页查询时，需要确保每个分库分表中的数据都被查询到，并且可以正确排序和分页。在查询性能方面，需要合理设计分库分表策略和索引，以确保查询性能和数据一致性。
