sql查詢大數據

❶ Mysql大數據量分頁查詢方法及其優化

使用子查詢優化大數據量分頁查詢

這種方式的做法是先定位偏移位置的id，然後再往後查詢，適用於id遞增的情況。

使用id限定優化大數據量分頁查詢
使用這種方式需要先假設數據表的id是連續遞增的，我們根據查詢的頁數和查詢的記錄數可以算出查詢的id的范圍，可以使用 id between and 來查詢：

當然了，也可以使用in的方式來進行查詢，這種方式經常用在多表關聯的情況下，使用其他表查詢的id集合來進行查詢：

但是使用這種in查詢方式的時候要注意的是，某些MySQL版本並不支持在in子句中使用limit子句。

參考 sql優化之大數據量分頁查詢（mysql） - yanggb - 博客園 (cnblogs.com)

❷ 大數據干貨：SQL優化方案精解十則

一、避免進行null判斷

應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，這里最好不要給資料庫留NULL，盡可能的使用 NOT NULL填充資料庫。

備注、描述、評論之類的可以設置為 NULL，最好不要使用NULL。不要錯誤的認為NULL 不需要空間，如char(100) 型，在欄位建立時，空間就固定了。不管是否插入值(NULL也包含在內)，都是佔用 100個字元的空間的，如果是varchar這樣的變長欄位， null 不佔用空間。可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值。

二、不要使用select *

使用select *的話會增加解析的時間，另外也會把不需要的數據同時查詢出來，從而延長數據傳輸時間，耗費精力。如text類型的欄位，通常用來保存一些內容比較繁雜的東西，如果使用select *，則會把該欄位也查詢出來。

三、謹慎使用模糊查詢

當模糊匹配以%開頭時，該列索引將失效。若不以%開頭，該列索引有效。

四、不要使用列號

使用列號的話，將會增加不必要的解析時間。

五、優先使用UNION ALL，避免使用UNION

因為UNION 會將各查詢子集的記錄做比較，故比起UNION ALL ，通常速度都會慢上許多。一般來說，如果使用UNION ALL能滿足要求的話，務必使用UNION ALL。還有一種情況，如果業務上能夠確保不會出現重復記錄。

六、在where語句或者order by語句中避免對索引欄位進行計算操作

當在索引列上進行操作之後，索引將會失效。正確做法應該是將值計算好再傳入進來。

七、使用not exist代替not in

如果查詢語句使用了not in 那麼內外表都進行全表掃描，沒有用到索引;而not extsts 的子查詢依然能用到表上的索引。

八、exist和in的區別

in 是把外表和內表作hash 連接，而exists是對外表作loop循環，每次loop循環

再對內表進行查詢。因此，in用到的是外表的索引， exists用到的是內表的索引。如果查詢的兩個表大小相當，那麼用in和exists差別不大。如果兩個表中一個較小，一個是大表，則子查詢表大的用exists，子查詢表小的用in。

九、避免在索引列上做如下操作

1.避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL。

2.避免在索引列上出現數據類型轉換。(比如某欄位是String類型，參數傳入時是int類型)當在索引列上使用如上操作時，索引將會失效，造成全表掃描。

十、復雜操作可以考慮適當拆成幾步

有時候會有通過一個SQL語句來實現復雜業務的例子出現，為了實現復雜的業務，嵌套多級子查詢。造成SQL性能問題。對於這種情況可以考慮拆分SQL，通過多個SQL語句實現，或者把部分程序能完成的工作交給程序完成。

❸ 如何提高SQL Server大數據條件下的查詢速度

1.關於索引優化
建索引的選擇必須結合SQL查詢、修改、刪除語句的需要，一般的說法是在WHERE里經常出現的欄位建索引。如果在WHERE經常是幾個欄位一起出現而且是用AND連接的，那就應該建這幾個欄位一起的聯合索引，而且次序也需要考慮，一般是最常出現的放前面，重復率低的放前面。
SQL
Server提供了一種簡化並自動維護資料庫的工具。這個稱之為資料庫維護計劃向導（Database
Maintenance
Plan
Wizard
，DMPW）的工具也包括了對索引的優化。如果你運行這個向導，你會看到關於資料庫中關於索引的統計量，這些統計量作為日誌工作並定時更新，這樣就減輕了手工重建索引或者DBCC
INDEXDEFRAG所帶來的工作量。如果你不想自動定期刷新索引統計量，你還可以在DMPW中選擇重新組織數據和數據頁，這將停止舊有索引並按特定的填充因子重建索引。
2.
改善硬體（雙CPU，Raid
5，增加內存）
tempdb這個臨時資料庫，它對性能的影響較大。tempdb和其他資料庫一樣可以增大，可以縮小。當數據文件需要增長的時候，通常不能保持剩餘部分的連續性。這時文件就會產生碎片，這種碎片會造成性能下降。這種碎片屬於外來性碎片。要阻止在tempdb中產生外來性碎片，必須保證有足夠的硬碟空間。一般將tempdb的容量放到平均使用容量。而你也應該允許tempdb自動增長，比如你有個一個超大的join操作，它建立了一個超過tempdb容量的時候，該查詢將失敗。你還要設置一個合理的單位增長量。因為如果你設得太小，將會產生許多外來性碎片，反而會佔用更多資源。sqlserver調優最有效的做法之一，就是把爭奪資源的操作獨立出去。tempdb就是一個需要獨立出去的部分而tempdb和其他系統庫一樣是公用的，是存取最可能頻繁的庫，所有處理臨時表、子查詢、GROUP
BY、排序、DISTINCT、連接等等。它最適合放到一個具有快速讀寫能力的設備上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。
查詢語句一定要使用存儲過程；
3、查詢盡量使用TOP子句
4.將表按一定的約束分成子表,(如按分類)創建約束,在用Like
時,先用分類
and
like
,
應該可能解決問題.
而且效果立稈見影!(你要確定SQL會認識你建的分區視圖).我一個表有上百萬的記錄(700兆),用分區視圖後,查詢速度基本跟10萬行一樣.
如果還是太慢,還可以考濾分布式分區視圖!這總可以解決問題了吧!
關鍵在於你能否把大表按某種約束分解成子表.

❹ 如何優化Sql server 大數據量時使用 like 查詢的速度或有什麼別的方法實現模糊查詢

傻逼啊，誰看了這個文章就是誤人子弟 方案1：主鍵Id，默認為聚集索引，不建立其它非聚集索引select * from News where Title like '%"&abigale&"%' or Author like '%"&abigale&"%' order by Id desc從欄位Title和Author中模糊檢索，按Id排序查詢時間：50秒方案2：主鍵Id，默認為聚集索引在Title、Author、Star上建立非聚集索引select * from News where Title like '"&abigale&"%' or Author like '"&abigale&"%' order by Id desc從欄位Title和Author中模糊檢索，按Id排序查詢時間：2 - 2.5秒 看到沒有，那個50秒用的是 '%"&abigale&"%'來的，兩個百分號會引發全表掃描而那個快的是 '"&abigale&"%' ，這樣就使用索引 不用索引和用索引完全兩個概念，尼瑪還在說優化，優化你妹

❺ 數據量大,維度多怎麼sql做查詢，

1.對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
7.如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--『2005-11-30』生成的id
應改為:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(...)
13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17.盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。
20.盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
22.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。
23.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
26.使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。
29.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
30.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。

❻ sql資料庫 大數據量查詢 優化!!

我搞過一個銷售管理的網站,一些客戶的瀏覽記錄也很多.
後來我們用了按類型分表的方法.把一個很長的表分成了7個表,然後建立視圖來把他們弄一起,當然SQL優化是少不了的,盡量減少join和left的次數,適當建立索引.
你朋友圈的話,建議你用Ajax,動態刷新,那麼是否考慮在這一次刷新頁面的時候在後台先准備好下一次的查詢數據呢.因為這個是一段一段的,顯示一段,然後准備下一段.
PS:我這只是個人建議,希望能幫到你

❼ 在SQL中，如何查詢某一欄位中最大值的數據

使用類似如下語句找出
某個表中
某個欄位
在你的某條件下，為最大的一條記錄：
select max(欄位) form 表格1 where 你的條件
--或用下面查看這條記錄里所有的欄位的情況
select * form 表格1 where 欄位 in (select max(欄位) form 表格1 where 你的條件)
至於
「及明細」，就不知道你是什麼想法了，如果是所有記錄，那就直接列出所有記錄就好：
select * form 表格1 where 你的條件