【转】针对大数据量表的优化查询

1：索引，我们最先想到的就是创建索引，创建索引可以成倍的提升查询的效率，节省时间。但是如果数据量太过于巨大的时候，这个时候单纯的创建索引是无济于事的，我们知道假如特别是在大数据量中统计查询，就拿1000W数据来说吧，如果使用count函数的话，最少要50-100秒以上，当然如果你的服务器配置够高，处理够快，或许会少很多但是一样会超过10秒。
单纯的建立索引是无济于事的。我们可以在创建索引的时候给索引加个属性，compress，这个属性可以将所创建的索引进行一个良好的归类，这样的话，查询速度会提升5-10倍，或者更高。但是唯一的缺点是，压缩索引只能手动创建，对于那些KEY是无法进行压缩的，因为KEY（主键）是自动创建的索引，compress必选的属性，一般默认是不创建。所以在创建压缩索引的时候，可以找其他的关键字段进行压缩，比如工单表里面的流水号
2：尽量少的使用那些函数，比如 IS NUll;IS NOT NULL,IN;NOT IN等这样的匹配函数，可以使用符号程序进行操作
3：尽量少使用子查询，如果你写个类，里面模仿子查询的效果，你就会发现，简直在要命，我们可以使用联合查询，或者是外连接查询，这样速度会比子查询快很多。
4：在使用索引的时候，注意如下：
Where子句中有“！=”将使索引失效
select account_name from test where amount != 0  (不使用)
select account_name from test where amount > 0  (使用)

Where条件中对字段增加处理函数将不使用该列的索引
select * from emp where to_char(hire_date,'yyyymmdd')='20080411' (不使用)
select * from emp where hire_date = to_char('20080411','yyyymmdd') (使用)

避免在索引列上使用IS NULL和 IS NOT NULL
select * from emp where dept_code is not null  (不使用)
select * from emp where dept_code > 0  (使用)

通配符% 的使用
select * from emp where name like '%A'  (不使用索引)
select * from emp where name like 'A%'  (使用索引)

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