有关大数据量统计数据展示查询的探讨
最近接了一个遗留的系统，后台有一张千万级的单表做为基础的数据源，还有一些扩展表用于记录业务的详细信息，在数据源表的关键字段上都建立了索引，但是最近由于业务量的增加，对于该表的查询和统计越来越频繁，有时候一个大的关联SQL会执行好十几分钟，CPU的占用率也非常高，客户很不满意。
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解决方案:
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考虑到前台的统计查询需求是延期的，就是今天查询昨天以前的数据，这个月查询上个月以前的数据，基本没有实时性，所以感觉后台的关联实时查询不是很必要，就用了所见即所得的方式来改造。
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如下：
1：
根据前台的业务展示设计一张一一对应的单表，然后加上足够的扩展字段方便以后需求的变更，具体的必须字段可更具具体情况来定。
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2：
后台跑定时程序，跑统计SQL将结果放入展示单表。
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就这么简单，这样的好处是统计的过程是可控的，不会让客户来直接操作，客户查询的速度明显提高，因为现在一个业务需求查询只针对一张单表，不涉及到关联其他的表。缺点是实时性不好。
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从上面的解决方案也可以看出前期的设计非常重要，如果后台的表结构不合理，会对日后的业务查询统计带来不可知的复杂度.
1 楼 calidy 2010-07-27 千万级的单表应该考虑分库分表，搞个历史库啥的 2 楼 coffeesweet 2010-07-27 因为该表涉及到其他系统的dblink，如果单方面改分表的话会影响到其他的系统，这些都是之前设计没考虑的问题，现在开始修修补补了，郁闷....... 3 楼 ivan18248 2010-07-27 恩，我们的系统也是用分表来减压 4 楼 zlowly 2010-07-27 大数据量通常考虑使用数据库提供的特有功能。例如oracle的话，可以考虑用物化视图、快照，这样甚至在一定条件下即使实时性也可以没问题；或者如果查询和时间区间相关性较强，可以考虑用partition分区技术将数据切片以降低查询cost。 5 楼 aofeng 2010-07-27 1、使用Oracle，MySQL的分区表功能。2、如果是Oracle可以使用大内存进行缓存（推荐用64位系统），我们就这么做。
3、报表类数据采用定时统计数据存储在汇总数据表中（就是楼主目前采用的方法）。 6 楼 J-catTeam 2010-07-27 1.分库分表，不过有局限性，分库分表后的sql有一定的限制。
2.根据具体场景加缓存。
7 楼 soleghost 2010-07-28 1.ali的广告满天飞
2.看看javaeye的博客排名，应该也是调度任务跑出来的 8 楼 bysshijiajia 2010-07-28 soleghost 写道1.ali的广告满天飞
2.看看javaeye的博客排名，应该也是调度任务跑出来的
哈哈 一看上面的招聘要求就是ali的 嘿嘿 9 楼 coffeesweet 2010-07-28 建议je的管理员出来删广告，还有，那个发广告的人把自己头像的连接直接转到了je的主页，不知掉怎么设置的，难道是和je串通的吗?? 10 楼 lbbiao 2010-07-28 1、分表确实能减少一部分数据库压力，也能减少DBM的维护压力。
2、分表对于后期sql处理上会带来很大的影响，查询的时候需要从不同表中关联查询，效率可想而知。
3、缓存也有一定的局限性，高并发访问的时候，缓存很容易被冲掉。
4、是否可以引导用户对需求进行变更，你想想支付宝后台交易查询（相信他的数据量比你们的大），他们能让你查询所有的吗？以时间维度来切分表，给出不同的时段让用户从不同的表中去查询，效率问题应该可以解决。
个人愚见！ 11 楼 pouyang 2010-07-28 分页查询的时候，做两件事
1 查询要显示页的内容
2 查询记录数
往往时间都是耗在 2 上
可否采取这样的操作
做两次异步提交 1次查内容，另外一次查询记录数，这样的话客户会很快看到内容。
12 楼 pouyang 2010-07-28 如果 不需要考虑即时性问题，可考虑分表，定时任务了 13 楼 p2bl 2010-07-29 使用ORACLE的分表 不影响SQL 语句，是由ORACLE控制的。SQL Server 2005也开始支持分表了
另外可以使用物理视图，由ORACLE控制刷新 14 楼 bbym010 2010-09-18 lbbiao 写道1、分表确实能减少一部分数据库压力，也能减少DBM的维护压力。
2、分表对于后期sql处理上会带来很大的影响，查询的时候需要从不同表中关联查询，效率可想而知。
3、缓存也有一定的局限性，高并发访问的时候，缓存很容易被冲掉。
4、是否可以引导用户对需求进行变更，你想想支付宝后台交易查询（相信他的数据量比你们的大），他们能让你查询所有的吗？以时间维度来切分表，给出不同的时段让用户从不同的表中去查询，效率问题应该可以解决。
个人愚见！
是的，分表其实一般依情况加上时间维度比较好