pg百万数据分页查询慢，百万数据分页优化

处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度(转)

1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2、先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。

3、你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。

相关问答

Q1: 如何在不没有主键,和唯一列的情况下提高查询速度。(百万数据左右的)

1、主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。

2、另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。2．避免或简化排序 应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。

3、通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据。数据库中的其它数据则既看不见也取不到。数据库授权命令可以使每个用户对数据库的检索限制到特定的数据库对象上，但不能授权到数据库特定行和特定的列上。

4、同样字符和整型数据的转换。处理百万级以上数据提高查询速度的方法尽量避免在where子句中使用！=或操作符，否则将使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。

5、我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 7 上运行特别慢，怎么办？实验 我们搭建一个 MySQL 7 的环境，此处省略搭建步骤。

Q2: oracle数据库,搜索百万级别数据分页优化问题

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

索引顺序排列正确（这个你查一下，索引不是建 了就可以。查询时有顺序的，四年前的项目，改变顺序后，时间由35s 提升到6-8s，具体的记不清了，只记得有这么回事。

select * /*+ FIRST_ROWS */　from XXX where XXX 提高SQL语句的响应时间，快速的先返回 n 行。

)字典表活动 当一个SQL语句第一次到达Oracle内核时数据库对SQL语句进行分析，包含在查询中的数据字典对象被分解，产生SQL执行路径。如果SQL语句指向一个不在SGA中的对象？表或视图，Oracle执行SQL语句到数据典中查询有关对象的信息。

一般最常用的大数据量优化：创建分区表，使查询时的大表尽量分割成小表。Oracle提供范围分区、列表分区、Hash分区以及复合分区，具体选择哪种分区最优，需要根据你的业务数据来确定。

Q3: mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

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。

使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX()，MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。

查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

比较好处理方法是，在初次查询的时候将这个数据缓存起来，后续使用时直接从缓存中取出。是否扫描了额外的记录确 定查询只查询了需要的数据以后，接下来应该看看查询过程中是否扫描了过多的数据。

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