針對資料量巨大的報表查詢，總結了一下幾個處理方法：
看乙個運用案例：多粒度（年月日，省、地市、熱點、ac、ap）下每天20w條，每月800w條，自由選擇35天內資料的查詢。
直接查詢頁面崩潰，運用了以下幾點，基本上能保證在1-2分鐘（100秒左右）內頁面相應載入。
[b]一：表分割槽[/b]
當某張表每天都有上十萬，百萬的資料量時，考慮每天建立乙個分割槽來儲存每天的資料。
[b]二：粒度匯聚[/b]
報表查詢中遇到多粒度分組查詢的，事先將粒度資料單獨匯聚成表，按粒度查詢。
[b]三：索引建立[/b]
給關鍵使用的幾個字段建立索引，注意不能使用like對索引字段操作，索引欄位也不能使用運算子，否則建立的索引不生效。
[b]四：分頁載入[/b]
由於查詢的資料量大，一定要用分頁載入的方式給頁面返回資料。需要注意的是分頁的返回條數也不要設定的太小，不然資料頁數處理增加也會影響sql速度。比如每頁30條資料，在資料量為20w的情況下，比每頁15條就快不少。另外注意的是，分頁其實分兩部分，一部分是count（*），另一部分就是查詢返回30條。
[b]五：並行度（/*+ parallel */ ）[/b]
當資料量過大時還可以考慮開啟資料庫的並行度，這樣用資源空間換取時間。
建立oracle多執行緒：
select /*+ parallel(t ,64) */ nick,id from seller t
其中64 代表執行緒數，這個數最好與linux版本位數一致。
[b]六：加大neginx相應時間[/b]
通過以上5個步驟如果頁面相應時間還是比較長的話，頁面還是會崩潰掉，沒辦法只好設定neginx的響應時長了。
mysql大資料量分頁查詢優化
參考文章 mysql的分頁查詢十分簡單，但是當資料量大的時候一般的分頁就吃不消了。傳統分頁查詢 select c1,c2,cn from table limit n,m mysql的limit工作原理就是先讀取前面n條記錄，然後拋棄前n條，讀後面m條想要的，所以n越大，偏移量越大，效能就越差。1 盡...
mysql大資料量分頁查詢優化
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大資料量資料分頁查詢優化方案
在實際場景中會遇到這樣的一種情況 資料量很大，而且還要分頁查詢，如果資料量達到百萬級別之後，效能會急劇下降，導致查詢時間很長，甚至是超時。接下來我總結了兩種常用的優化方案，僅供參考。但是需要注意的是有個前提 主鍵id是遞增且資料有序。1 使用子查詢優化 這種方式先定位偏移位置的 id，然後往後查詢，...