大数据查询优化方案

1 存储过程
2 建索引
3 分区   把数据分成几个区存放，搜索的结果合并。做表分区，缩小查找范围（按一个有效字段分区，比如按月份）
4 表空间
5 我们以前大数据量的解决方案是：把数据分批查出来，一次性查出来是没有什么好的解决办法。
6 like 必定扫全表
7 硬件：升级服务器，有这么多数据的应该不是小的应用，应该买个好点的服务器。
8 用负载均衡,把一个大表争成几个小表（垂直分表，把表里面的一些不常用的大字段信息拿出来）

9 视图

10 读写分立，做双机，一个读，一个写

11 sql语句优化，这个注意点太多了，具体可以通过explain找出慢查询（plsql的F5）

12 表字段尽量小，尽量回避blob,text；varchar最好也少用

13 数据量达到海量的话，分布式集群处理了，······以下省略8000字

 

--查询优化

常见优化查询的方案有如下：

1，对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by 涉及的列上建立索引。

2，应尽量避免在where子句中进行null的判断，否则将导致查询放弃进行索引进行全表扫描。可以在null上设默认值为0。

3，尽量避免在where子句中使用or来连接条件，否则将导致查询放弃进行索引进行全表扫描，可以考虑使用union all替换。

4，in 和not in 要慎用，否则会导致全表扫描。能用between则不用in。

5，避免使用Like 来进行模糊查询，可以考虑使用全文检索。

6，尽量避免在where子句中使用！=或<>操作符，否则会导致全表扫描。

7，使用视图加速查询。

8，能用distinct 则不用group by。

9，能用union all 则不用union。

10，避免在where子句中进行函数操作。