sql查询数据量过大-sqlserver数据量大的表怎么查询快(6-9-51)

更新时间：2025-01-20 分类：SqlServer 浏览量：2

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1、这个就是数据不存在，如果挨个遍历表，速度可能不如使用视图。使用索引视图技术，这个跟使用表查询速度相差不大。sqlserver是高级版本，可以发挥多CPU优势，这个时候速度也相差不大。

2、按单个字段建立索引这个想法，主要是受我建立数据结构影响的，我内存中的数据结构为：DictionaryMgrObjId，DictionaryId，Property。我以为先建立MgrObjId的索引，再建立Id的索引，SQLServer查询时，就会更快。

3、所以优化器计算后，不会对子查询中的c_t应用并行，因为此时并行会采用全表扫描，效率肯定没有索引扫描快。

1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。

2、这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。

3、水平分库分表可以有效提高查询性能，降低数据库压力。垂直分库分表：垂直分库分表是根据数据的类型进行划分，将不同类型的数据存储在不同的表中。这种方法适用于数据类型繁多、数据量较大的情况。

4、首先将存储引擎限定在innodb 如果将不同的表分到多个库多个机器上，那一定是能提升性能的，毕竟你花钱买机器了，总的可用CPU和内存高了。这种情况不必考虑。

5、一般情况来说如果你这个数据库没什么问题，2000w这种也不会有什么压力。一般数据量太大，再加上索引建的不好也是会变慢的。变慢一般都有不少解决办法的，比如分表分区一类的。

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。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。

可以根据条件去添加索引，所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。总索引长度为256字节。

查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

1、可以增加带宽解决。主要看什么程序读取SqlServer2000的数据，如果是应用程序的话，可以做一个中间件，先读出Sqlserver 中需要的数据，然后在进行压缩传送，在外网在解压出来。

2、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使用索引有关，如果查询需要用到联合索引，用UNION all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。

3、解决办法：其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。