在大数据场景下，MySQL分页优化是非常重要的，因为传统的分页方式可能会导致性能问题。以下是在大数据场景下MySQL分页优化的一些建议：
使用索引：确保查询语句中涉及到的字段都有合适的索引，这样可以减少查询的时间复杂度，提高查询性能。
使用LIMIT关键字：在查询语句中使用LIMIT关键字来限制返回的记录数量，避免一次性返回大量数据，减少内存和CPU的消耗。
使用游标分页：游标分页是一种基于上一次查询结果的偏移量来获取下一页数据的方式，可以避免跳跃查询，提高性能。
避免使用OFFSET：OFFSET关键字会导致MySQL跳过指定数量的记录，如果偏移量很大，可能会导致性能问题，尽量避免使用OFFSET。
使用缓存：在大数据场景下，数据量庞大，可以考虑使用缓存来减少数据库的压力，提高查询性能。
使用分区表：针对大数据场景，可以考虑使用MySQL的分区表功能，将数据分散存储在不同的分区中，提高查询性能。
总的来说，在大数据场景下，MySQL分页优化需要结合索引、LIMIT关键字、游标分页等方法来提高查询性能，同时也需要考虑缓存和分区表等技术来降低数据库的压力，提高系统的整体性能。