查询大数据量查询太慢怎么去优化？大数据量查询1000w？

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本文目录一览：

• 『壹』、Oracle数据库查询优化方案(处理上百万级记录如何提高处理查询速度)
• 『贰』、如何优化操作大数据量数据库
• 『叁』、Mysql某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化?
• 『肆』、数据库访问量很大时,如何做优化?
• 『伍』、如何解决SQLServer数据库查询速度慢
• 『陆』、ES大数据量下的查询优化

Oracle数据库查询优化方案(处理上百万级记录如何提高处理查询速度)

『壹』、因此理论上Direct-Path插入会比常规插入速度更快，因为Direct-Path直接使用新数据块，而常规插入要遍历freelist获取可用空闲数据块，如果同 nologging 配合，这种速度优势会更加明显。

『贰』、数据表百万级的数据量，其实还是否很大的，建立合理的索引就可以解决了。

『叁』、常用的数据库性能优化工具有： ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。

『肆』、创建分区表，使查询时的大表尽量分割成小表。Oracle提供范围分区、列表分区、Hash分区以及复合分区，具体选取哪种分区最优，需要根据你的业务数据来确定。创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。

如何优化操作大数据量数据库

内存参数配置，减少物理内存的读写，通过内存分配可以让SQL语句都在内存中读取，明显快于硬盘读取速度。

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。

锁定表尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。

优化从三个方面考虑：SQL语句优化、主从复制，读写分离，负载均衡、数据库分库分表。SQL查询语句优化 使用索引 建立索引可以使查询速度得到提升，我们首先应该考虑在where及orderby，groupby涉及的列上建立索引。

Mysql某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化?

假如没有索引的话查询大数据量查询太慢怎么去优化，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了。

如果是1 用SET AUTOCOMMIT = 0 ，提高数据修改速度 PHP优化需要 MySQL Slow Log 分析工具分析日志：mysqldumpslow或mysqlsla比较不错。

当某个离线作业瞬间大批量把数据往MySQL里灌入的时，他一瞬间服务器磁盘、网络以及CPU的负载会超高。

查询大数据量查询太慢怎么去优化你的这条sql有索引也是等于没有的，因为你用了like %xxx% 如果like 的条件以%开始，数据库不会用索引。分表是可以，但是需要分很多。你要一个表分几十个表才能优化到合理的速度。

数据库访问量很大时,如何做优化?

数据库设计优化不要使用游标。使用游标不仅占用内存，而且还用不可思议的方式锁定表，它们可以使DBA所能做的一切性能优化等于没做。游标里每执行一次fetch就等于执行一次select。

内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。

java处理批量数据不可取，尽量用c或者c++ 进行处理，效率大大提升）。对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存。数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能。

网站访问量大，优化mysql数据库的方法：创建索引 对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。

如何解决SQLServer数据库查询速度慢

『壹』、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。

『贰』、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。

『叁』、a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表，用户模糊输入供应商名称时，直接在前台就帮忙定位到具体的供应商，这样在调用后台程序时，这列就可以直接用等于来关联了。

『肆』、减少表的行数筛选出你仅需要的数据可以大大提高查询的速度。如何筛选数据完全取决于你要解决的问题。

『伍』、a. 我们先看执行计划，选取的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3（TASK_ID）”。结合 sql 来看，因为有 ORDER BY TASK_ID DESC 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能会更差，优化器选取这个索引避免了排序。

『陆』、下面我们来看一下，如何解决上面这个问题，需要设置SQLServer数据库的内存配置。登录数据库，这里使用的是SQLServer2008，右键点击最上方的服务器名，在弹出的菜单中，点击【属性】打开服务器属性窗口。

ES大数据量下的查询优化

『壹』、优化2：补充检索内容 在销售机会查找的业务场景下，用户经常使用产品词、品牌词等进行搜索。为此，我们首先引入了商标数据，补充检索内容。

『贰』、针对中文查询搜索，一定要安装ik分词，有ik_max_word和ik_smart，极大的提高的查询性能和准确度，否则就会逐个中文字进行匹配，耗费性能。

『叁』、可以考虑全文检索。如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选取推迟到运行时；它必须在编译时进行选取。

『肆』、一天生成10G日志一般是因为部分应用日志使用不当，很多大数量的日志可以不打，比如大数据量的列表查询接口、报表数据、debug 级别日志等数据是不用上传到日志服务器，这些 即影响日志存储的性能，更影响应用自身性能。

『伍』、在数据量较大或搜索条件较为复杂时，内存查询的效率可能并不高。因此，ES支持多种查询方式，如bool查询、match查询、range查询等，可以根据不同的业务场景选取不同的查询方式进行优化。

『陆』、所以，需要做一个策略，优先把资源让给查数，数据查完之后再去查页码。

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