处理数据库百万级数据的注意点

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   最近的项目需要用到实现节点的管理规模达到百万规模，需要用数据库对中间数据以及最后的结果进行存储，存储规模可以达到千万级别。初步实现了10万节点数据的存储，但是访问速度实在太慢，查阅相关的资料，发现导致节点插入时间非常慢的原因：
      1、连接数据库的问题：建立连接和关闭连接的次数太多，导致IO访问次数太频繁。
       2、应该使用批量插入和批量修改的方法，而不是有一条数据就进行插入，这样会导致访问数据库的实际特别的慢。
       3、在建立库的时候要建立适当的索引：如主键、外键、唯一等，优化查询效率。
       具体的讨论见此处的链接：http://www.oschina.net/question/1859_62586?sort=default&p=3#answers
       该链接中的一些讨论可以提供思路~
       另外转载的内容如下：
最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。之前数据量小的时候，查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响，所以忽略了许多细节性的问题。
    经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法：
    首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。 但是，有些情况索引是不会起效的：
1、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。
2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
     select id from t where num is null
     可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
     select id from t where num=0
3、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
     select id from t where num=10 or num=20
     可以这样查询：
     select id from t where num=10
     union all
     select id from t where num=20
4、下面的查询也将导致全表扫描：
    select id from t where name like ‘%abc%’
    若要提高效率，可以考虑全文检索。
5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
     select id from t where num in(1,2,3)
     对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
     select id from t where num between 1 and 3
6、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
     select id from t where num=@num
     可以改为强制查询使用索引：
     select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
     select id from t where num/2=100
     应改为:
     select id from t where num=100*2
8、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
     select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
     select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
     应改为:
     select id from t where name like ‘abc%’
     select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
9、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
10、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
11、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
     select col1,col2 into #t from t where 1=0
     这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
     create table #t(…)
12、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
     select num from a where num in(select num from b)
     用下面的语句替换：
     select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

    建索引需要注意的地方：
1、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
2、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
3、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

    其他需要注意的地方：
1、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
2、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
3、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
4、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
5、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
6、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
7、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
8、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
9、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
10、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
11、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
12、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
13、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。