千万级别数据库
也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表
只要索引合理，数据量不算大
祝好运，望采纳。
‘贰’ 在千万级用户的大型数据库里，如何设计数据库模型来查询和保存历史数据
解决方案：1：分区分表。
2：加游标。
3：数据分布式管理。
‘叁’ 怎么样提高千万级SQL数据库查询速度
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 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
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，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
‘肆’ SQL千万级数据库模糊查询问题
%开头的模糊查询是没有办法使用索引的，怎么优化都没有用。
一个建议，就是分析字段的含义，以及典型的查询需求，把这个字段拆分为多个独立字段，分别建立索引，这样查询才爽。例如你这个数据，看起来是‘年月日时分秒’的格式，可以把这些信息分散到年、月、日这样的字段里面，就可以模糊查询所有年度的【月】或者类似的复杂组合——需要模糊的内容不写在WHERE里面即可。
‘伍’ 对于百万级数据库或者千万级数据库，下面2个方法哪个更高效
不用想，肯定是方法1，加字段标识公司业务，你只要想想维护的成本
后来有一天多了一个分公司，你就要多加一个数据库
而且"老总要看所有公司的订单"，涉及到相关sql的应用程序都要重新修改，重新部署
后来有一天客户说我想知道下订单的确切时间，ok，所有的数据库都要加个InsertTime字段
当然还有方法三：
如果你的数据量很大，订单的数量级在千万级(你公司的生意可真好)，同方法二，可以在一个数据库里建多张数据库，然后再建一个视图查询这些表的数据
不过除非你的数据量很大（这里指每天的增删改查），在经过优化后数据库仍然无法承受，才考虑方法三或者方法二
‘陆’ 千万级数据库多表查询解决方案
1. 建立合理的索引,避免扫描多余数据，避免表扫描！
2.使用子查询为确保消除重复值，必须为外部查询的每个结果都处理嵌套查询。在这种情况下可以考虑用联接查询来取代。
3.用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行，效率较高。无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的。因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历。
‘柒’ 千万级别数据库设计，程序语言是asp,数据库是mssql，请求数据库的设计结构
这么设计没有问题，如果正文内容比较大，分表是比较好的做法
另外，根据你的描述，你应该是根据like '%关键字%'的方式来检索，这种检索效率很低，而且用不到索引，可以考虑用Mssql的全文检索，但是结果会有一些误差就是了
‘捌’ 千万量级数据库设计能力是指什么
所谓千万级，亿级，无非告诉你用的是大型数据库，在设计上就要考虑一些优化的方法，比如读写分开，分库，分表技术。以及应用程序的数据缓存技术等等。
hibernate相关，应该指的是hibernate的原理，以及安装，以及在开发中怎么使用吧。
‘玖’ 什么叫千万级记录数据库
指数据量比较大的情况下，如何提高以保证返回结果的时间在用户可接受的范围内。
‘拾’ 千万级别以上的数据库如何去优化
第一优化你的sql和索引；
第二加缓存，memcached,redis；
第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；
第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，另外分区表还有一些坑，在这里就不多说了；
第五如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统；
第六才是水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；
mysql数据库一般都是按照这个步骤去演化的，成本也是由低到高。