大數據量表的優化查詢

1：索引，我們最先想到的就是創建索引，創建索引可以成倍的提升查詢的效率，節省時間。但是如果數據量太過於巨大的時候，這個時候單純的創建索引是無濟於事的，我們知道假如特別是在大數據量中統計查詢，就拿1000W數據來說吧，如果使用count函數的話，最少要50-100秒以上，當然如果你的服務器配置夠高，處理夠快，或許會少很多但是一樣會超過10秒。 
單純的建立索引是無濟於事的。我們可以在創建索引的時候給索引加個屬性，compress，這個屬性可以將所創建的索引進行一個良好的歸類，這樣的話，查詢速度會提升5-10倍，或者更高。但是唯一的缺點是，壓縮索引只能手動創建，對於那些KEY是無法進行壓縮的，因為KEY（主鍵）是自動創建的索引，compress必選的屬性，一般默認是不創建。所以在創建壓縮索引的時候，可以找其他的關鍵字段進行壓縮，比如工單表里面的流水號 
2：盡量少的使用那些函數，比如 IS NUll;IS NOT NULL,IN;NOT IN等這樣的匹配函數，可以使用符號程序進行操作 
3：盡量少使用子查詢，如果你寫個類，里面模仿子查詢的效果，你就會發現，簡直在要命，我們可以使用聯合查詢，或者是外連接查詢，這樣速度會比子查詢快很多。 
4：在使用索引的時候，注意如下： 
Where子句中有“！=”將使索引失效 
select account_name from test where amount != 0  (不使用) 
select account_name from test where amount > 0  (使用) 

Where條件中對字段增加處理函數將不使用該列的索引 
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)