分享ORACLE中大数据量查询实现优化
2010-07-02 20:53
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大数据量查询,对数据库开发者来说,性能问题往往是最需要费尽心机的,借此总结自己优化此类问题的心得与大家分享,以免大家走更多的弯路。
1.使用主键临时表
大数据量表关联查询,是性能开销的主要原因。通过主键创建临时表,搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段,接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松、高性能的实现大数据量查询。
2.只查询一次大表
在编写大数据量查询程序时,对于大的数据表,尽可能减少对大数据表的访问次数,必要时,可以缓存大数据表的结果。
3.分批处理,提高并发性能
数据查询就可用性来说,最基本的是响应要及时;当然,最重要的是对整个系统的并发行影响,本人比较反对通过伪分批方式实现海量数据查询。
3.只提取你需要的查询列:
大数据量查询,往往都需要通过分批的方法实现取数,当我创建了主键临时表时,切忌照搬整张大表,只需要搬迁我们需要的主键信息到临时表即可,毕竟搬迁一张海量数据表会耗费大量磁盘IO,搬迁的列越少开销势必越小。
1.使用主键临时表
大数据量表关联查询,是性能开销的主要原因。通过主键创建临时表,搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段,接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松、高性能的实现大数据量查询。
2.只查询一次大表
在编写大数据量查询程序时,对于大的数据表,尽可能减少对大数据表的访问次数,必要时,可以缓存大数据表的结果。
3.分批处理,提高并发性能
数据查询就可用性来说,最基本的是响应要及时;当然,最重要的是对整个系统的并发行影响,本人比较反对通过伪分批方式实现海量数据查询。
3.只提取你需要的查询列:
大数据量查询,往往都需要通过分批的方法实现取数,当我创建了主键临时表时,切忌照搬整张大表,只需要搬迁我们需要的主键信息到临时表即可,毕竟搬迁一张海量数据表会耗费大量磁盘IO,搬迁的列越少开销势必越小。
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