避免嵌套分页的架构设计一般需要对数据的获取和展示进行优化。以下是一些解决方法，包含代码示例：

1. 使用单一层级的分页设计：将数据分页的逻辑从嵌套层级改为单一层级的设计。可以通过增加一个额外的字段来表示数据的层级关系，然后使用单一层级的分页逻辑进行查询和展示。

示例代码：

# 数据库表结构
CREATE TABLE data (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    parent_id INT
);

# 查询单一层级的数据
SELECT id, name FROM data WHERE parent_id = ? LIMIT offset, limit;

2. 使用树状数据结构：如果数据具有树状结构，可以使用树状数据结构来存储和展示数据。这样可以避免嵌套分页的问题，只需要查询和展示树的一部分节点即可。

示例代码：

# 数据库表结构
CREATE TABLE tree (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    parent_id INT
);

# 查询并展示树状数据
def get_tree_nodes(parent_id, offset, limit):
    nodes = []

    # 查询指定节点的子节点
    query = "SELECT id, name FROM tree WHERE parent_id = ? LIMIT ?, ?"
    result = execute_query(query, (parent_id, offset, limit))

    for row in result:
        node = {
            "id": row["id"],
            "name": row["name"],
            "children": get_tree_nodes(row["id"], 0, 10)  # 递归获取子节点
        }
        nodes.append(node)

    return nodes

# 获取根节点的子节点
root_nodes = get_tree_nodes(0, 0, 10)

3. 使用缓存：对于数据量较大的场景，可以使用缓存来加速数据的获取和展示。将数据分页的结果缓存在内存或者其他缓存系统中，避免频繁地查询数据库。

示例代码：

# 使用缓存获取分页数据
def get_cached_data(offset, limit):
    cache_key = f"page_{offset}_{limit}"
    data = cache.get(cache_key)

    if data is None:
        query = "SELECT id, name FROM data LIMIT ?, ?"
        result = execute_query(query, (offset, limit))
        data = result.fetchall()

        cache.set(cache_key, data, expire=60)  # 设置缓存过期时间为60秒

    return data

# 获取第一页数据
data = get_cached_data(0, 10)

综上所述，避免嵌套分页的架构设计可以通过单一层级的分页设计、树状数据结构和缓存等方法来实现。具体选择哪种方法取决于数据的特点和业务需求。