在后端一次性提供 10 万条数据时，如何有效地展示这些数据以及理解面试官在这个问题上的考察重点，对于求职者来说至关重要。

要考虑数据的加载方式。不能一次性将所有 10 万条数据全部加载到前端页面，这会导致页面加载缓慢甚至崩溃。可以采用分页加载的方式，每次只加载一定数量的数据，例如每页显示 50 条或 100 条，用户通过点击下一页来获取更多数据。这样既能保证页面的快速响应，又能让用户逐步获取所需信息。

数据的排序和筛选功能必不可少。面试官希望看到求职者能够考虑到用户可能有按照不同字段进行排序和筛选数据的需求。提供清晰直观的排序和筛选选项，使用户能够快速找到他们关心的数据。

对于数据的展示格式，要简洁明了，易于阅读。使用合适的表格布局、字体大小和颜色区分等方式，突出重要信息。要注意数据的准确性和完整性，避免出现错误或缺失的数据。

在性能优化方面，求职者需要提及缓存机制。对于经常访问的数据，可以将其缓存起来，减少重复的数据请求，提高数据获取的效率。

另外，还需要考虑用户体验。比如，在数据加载过程中，提供加载进度条，让用户了解数据加载的状态，减少等待的焦虑感。

面试官考察这个问题的重点在于求职者对大规模数据处理和展示的理解和能力。他们希望看到求职者能够从性能、用户体验、功能完整性等多个角度综合考虑解决方案，并且具备解决实际问题的思维和技术能力。

当面对后端一次性提供 10 万条数据的情况时，通过合理的加载方式、排序筛选、展示格式、性能优化和良好的用户体验，能够有效地展示数据，满足用户需求，同时也能在面试中展现出自己在相关领域的专业素养和综合能力。