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大数据量翻页查询的一点经验

我的系统为：每天新增一张表，每张表的数据量为1000万条记。一共有十个字段，有四个字段需要排序，每个字段都可能出现在查询条件中，每次查询所有的字段必须都查询出来，可以查询三天之内的数据，没有和其他表的连接。此例只举单表查询。多表查询稍加改造即可。

查询优化：实现500万以上的数据查询分页在3秒以内

描述信息 内容结果 count(*)比count(字段) 如果在开始时没有执行过count(最小字符的字段)来统计个数，count(*)不比count(字段)慢 Ge: declare @d datetime set @d=getdate() SELECT count(*)   FROM [TestPaging02].[dbo].[TGongwen]

一千万以上的数据量，你是如何做查询的？

综上所述，分页查询千万级别的数据需要注意数据库性能、数据排序和数据一致性等难点。通过优化查询语句、使用适当的索引、合理分页策略以及采用缓存和分布式架构等方法，可以改善查询性能和应对数据量的挑战。

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千万级数据量分页的难题

主键无序的千万级数据分页方案

超过500万海量数据怎样处理

前言 最近笔者在工作中遇上一个测试人员通过压力测试反馈的问题。这个问题就是测试人员一下子制造了上千万的数据，造成某个mysql/oracle数据库表产生了500万以上的数据，造成分页查询offset过大的问题。即使查询条件加了索引以及采用懒加载策略，查询速率也还没提升。这里，笔者考虑了几种处理办法：oracle分区、分库分表、nosql法。下面对这几个方法进行表述。 oracle分区法 笔者在以前的公司工作时，遇上了告警数据量过多，超过1千万了，造成分页数据量过慢。当时存储告警的数据是在oracle里面，故

大数据量(已测500W或1000W数据)分页读取的一点心得体会

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Mysql查询优化之 触发器加中间表 方法优化count()统计大数据量总数问题

转载请注明原文地址：http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6138288.html 在上一篇博文我们提到，分页有三种方法。其中，第三种是我们最常用的。然而，在实际应用过程中我们会发现，select count(*) from tname 语句在统计某表内记录总数时，如果表内数据量达到一定规模（比如100W条），这个语句就会执行得非常慢。有什么...

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