数据库中百万条数据怎么优化查询

1 SQL查询语句的重写，对于一个查询可以用多种查询语句实现，但不同查询语句的数据库执行计划是不同的，一旦不能够使用索引或造成较大的内存占用会导致性能下降，因此需要对查询语句进行重写优化，最典型的例子就是not in语句使用外连接方式实现来进行优化

2 创建合理的索引结构，根据查询语句的中查询条件，在关系表上建立相应的索引，如B+树索引和hash索引

3 修改程序业务逻辑，有些功能如果使用SQL语句实现，不但SQL语句复杂，还将导致数据库的负担增加，因此可以将有些数据 *** 作的业务逻辑放到应用层进行实现，就是通过java编程实现

4 修改数据库服务器相关参数，优化服务器性能

根据你的查询条件，建立相应的索引，就可以提高查询效率了。

在硬件基本符合要求的情况下，通过索引检索，如果结果集只有几十条数据的话，一般都可以降低到毫秒级的处理速度。

另外如果确实数据量太大，千万级以上的话，可以考虑建分区表，这样在执行DML *** 作时可有效提升性能，降低IO。

首先，你这个数据确实太多了，应该考虑使用高速磁盘阵列，甚至考虑小型机，以及专业的数据库系统。

其次，如果你的数据库变化不大，可以考虑增加索引，特别是在product_detailcreat_dt 这样的数据分散字段上建立索引，能明显提高效率。如果经常都有更新，索引就不宜过多，否则插入一条数据会非常慢。

如果你的应用非常复杂，数据在大量更新，又需要快速查询，有一些用空间换时间的办法，比如把数据库按照一定规则分在不同的服务器上，查询的时候先对条件进行判断，再提交给不同的服务器进行查询。数据库分片的方法许多，例如你可以按照时间，把每一天的数据存放在不同服务器里面，程序判断条件之后，调用对应的服务器进行查询。

空间换时间有一个典型的办法，就是把两个表合并起来，查询的时候就无需关联。

您好，样做不对 应该是点到 A部门 显示 A部门下的分部门以及A部门下的员工（1次查询）

然后点到A部门下的分部门B，然后在B部门下显示B部门下的分部门下的员工（再1次查询）

你如果要从根节点 直接把全部的东西一次性 全部查询出来的话 呵呵 要完蛋啦。

还有不要用语句拼写啦 用 面向OO的方式吧 直接 A a = emfind(id); agetSons()

然后遍历 多少 写个递归一个方法搞定。

mysql> show variables like '%time%';

+----------------------------+-------------------+

| Variable_name | Value |

+----------------------------+-------------------+

| connect_timeout | 10 |

| datetime_format | %Y-%m-%d %H:%i:%s |

| delayed_insert_timeout | 300 |

| flush_time | 1800 |

| innodb_lock_wait_timeout | 50 |

| innodb_old_blocks_time | 0 |

| innodb_rollback_on_timeout | OFF |

| interactive_timeout | 28800 |

| lc_time_names | en_US |

| lock_wait_timeout | 31536000 |

| long_query_time | 10000000 |

| net_read_timeout | 30 |

| net_write_timeout | 60 |

| slave_net_timeout | 3600 |

| slow_launch_time | 2 |

| system_time_zone | |

| time_format | %H:%i:%s |

| time_zone | SYSTEM |

| timed_mutexes | OFF |

| timestamp | 1366027807 |

| wait_timeout | 28800 |

+----------------------------+-------------------+

21 rows in set, 1 warning (000 sec)

你的数据库是什么数据库？如果是ACCESS，建议你导入到MySQL中去，MySQL据说是世界上执行速度最快的数据库了，如果是MSSQL，请使用存储过程执行查询，可以大提高数据库的运行速度。你的问题我曾经碰到过，当时我使用的是ACCESS数据库，数据库中的数据达到20万条记录了，查询起来速度特慢，后来改用MSSQL的存储过程，速度提高了很多，你试试吧，祝你成功！

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