大家一起討論總結下海量資料效能優化措施有哪些，要求：
1. 最好是通用的優化措施，不是針對某個特定資料庫的優化措施。如果針對某個特定資料庫，則需要單獨說明。
2. 這裡說的效能優化：主要是查詢效能，也包括增加，刪除，更新資料時的效能。
4. 這裡說的海量資料報括以下兩種情況：
（1）上億的資料量。
（2）百萬到千萬的資料量。
個人之所以這麼分，是覺得這兩種數量級，優化處理方法差別比較大的。
5.大家可以從硬體配置，資料庫設計配置，sql優化，程式優化等多方面考慮。
暫考慮主要有以下措施：
1.建立索引，根據不同的情況建立不同的索引，具體不細說。另外：sql server裡有聚集索引和非聚集索引，oracle中對應的是什麼索引，誰知道？
2.建立表分割槽，將分割槽對應的表空間儲存在不同的磁碟上。、
3.分表：建立同樣的表結構的表n個，儲存不同範圍的資料。
4.設計上拆分表：比如原來複雜的表，通過關聯拆分成多個表，主表只保留主要字段。、
5.表的冗餘設計。
6.設計效能優良的sql語句。
我主要是想總結下而已，沒有具體環境。總結些常用的解決方案。我不是說以後有場合就用，而是說，到了具體需要用的時候，知道從哪些方面著手，然後再具體問題具體分析。
另外：sql server 裡的聚集索引對應到oracle中，有什麼同樣的功能呀。sql server 裡的聚集索引就是根據資料儲存的物理順序建立索引，所以效率很高，也基於這個原因，所以每個表必須只有乙個聚集索引，因此在需要用的時候，要好好規劃，究竟哪個字段需要設定成聚集索引。。但是我現在用的最多的是oracle ，我想知道有什麼類似的功能。
朋友良好貼：
banq
首先要採取切割方式，具體情況具體研究。
這些資料其實代表業務，能否根據業務劃分子領域，找出核心領域，不能就資料論資料，沒有一套褲子適合所有人穿，一定要打破那種學好一套數理化，走遍天下都不怕的僵硬解決問題的思路。
效能之所以優化，而不是提公升，是因為優化這個概念中就有天花板，也就是說：總有一天優化不下去。
大資料量的效能提公升就是將資料從資料庫這個盒子裡面拿出來，重點研究解決，而不是隔著靴子(具體資料庫產品)撓癢癢，這是基本邏輯，先把方向選定，別急著討論技術細節，否則南轅北轍。
scalable伸縮性是軟體的乙個設計目標，如今分布式雲計算非常廉價而且容易，google自己就用雲計算樹立了乙個解決大資料的典範。
acoder
1、最簡單的提公升效能的方法就是提公升硬體，增加硬體的投入效果立竿見影，不過這個主要是是投資方的可接受成本問題了。一般的來說從硬體方面的投資主要是購買大型機rs9000,購買磁碟櫃（同時也是高可用的需要），增大記憶體。這些都可以提公升系統的速度。
2、從軟體方面來說首先應該盡量使用64位的資料庫，同時資料庫應當建立在裸裝置上。
3、你說的確實是對的，對於億級別的資料通常是歷史資料，而百萬以及千萬級別的資料通常是交易資料，這兩種確實有很大區別，歷史資料多為了讀取，交易資料通常是可修改的，在建立索引的時候要考慮插入的問題。
4、通常有表分割槽功能的資料庫就不需要在設計上進行分表設計，只有在資料庫系統不提供該功能的時候才會採用分表設計。分割槽要建立在不同的磁碟上以提公升io效能。
海量資料效能優化措施
大家一起討論總結下海量資料效能優化措施有哪些，要求 1.最好是通用的優化措施，不是針對某個特定資料庫的優化措施。如果針對某個特定資料庫，則需要單獨說明。2.這裡說的效能優化 主要是查詢效能，也包括增加，刪除，更新資料時的效能。4.這裡說的海量資料報括以下兩種情況 1 上億的資料量。2 百萬到千萬的資...
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