sql大数据量查询（sql大数据量查询优化）

本篇目录：

1、海量数据库解决方案的内容简介(海量数据查询方案)2、sql数据库数据量庞大时怎么处理。3、如果用sql查询10000条以上数据用什么方法查询4、sql2008数据库,九百万条数据,如何快速查询?

海量数据库解决方案的内容简介(海量数据查询方案)

《海量数据库解决方案》：涵盖数据库专家最新核心技术的RDBMS经典书籍包含了将代码缩减为原来的1/10而速度提高至原来10倍的先进方法。揭开了关系数据库的真面目。

首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值，将数据按照范围划分到不同的机子，最好可以让数据划分后可以一次读入内存，这样不同的机子负责处理各种的数值范围，实际上就是map。

研究方向包括数据模型设计、海量数据库解决方案、数据架构、基于数据库技术的专家智能系统、ITA/EA（Infomation Technology Architecture/Enterprise Architecture）。

sql数据库数据量庞大时怎么处理。

1、合理使用缓存技术，有模板缓存，数据库查询结果缓存。

2、分库解决的是数据库端并发量的问题。分库和分表并不一定两个都要上，比如数据量很大，但是访问的用户很少，我们就可以只使用分表不使用分库。如果数据量只有1万，而访问用户有一千，那就只使用分库。

3、处理方法：用BACKUP LOG database WITH NO_LOG清除日志 把数据库属性中的故障还原模型改为“简单”可以大大减慢日志增长的速度。

4、事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。

如果用sql查询10000条以上数据用什么方法查询

1、虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开。

2、offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

3、通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。 进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。

4、此例中，将SELECT返回的结果集合给予一别名t，然后再从中检索数据。(三) 使用WHERE子句设置查询条件 WHERE子句设置查询条件，过滤掉不需要的数据行。

sql2008数据库,九百万条数据,如何快速查询?

1、处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度（转） 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度 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。

2、首先打开sqlserver2008软件，并登录注册自己的账号。其次点击该软件主界面的设置选项，并在该选项中找到多个数据库数据选项。最后点击该选项进行读取即可。

3、百万级的数据对sqlserver来说并不算大，只要数据库结构设计合理、sql指令合理，效率不会太差。

4、关于索引优化 建索引的选择必须结合SQL查询、修改、删除语句的需要，一般的说法是在WHERE里经常出现的字段建索引。

5、首先双击“Management Studio”图标，打开SQL Server。继续在SQL Server窗口上，点击工具栏里的“新建查询”图标。其次在SQL Server窗口上，输入要查询sql server数据库中的数据的sql语句。

到此，以上就是小编对于sql大数据量查询优化的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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