两亿数据查询效率,视图可以提高数据的查询效率

几个影响因素数据检索效率几个影响因素数据检索数据检索有两种主要形式。当java中的数据-3/非常大时，应该是查询一次并显示...sql语句应该更快，1.不必要的列不需要找出来；2索引作为查询的条件；3.如果查询 数据的表大于500万数据。

1，使用索引请注意，在某些情况下，索引不能用于提高OrderBy语句的查询的性能。这里需要注意的是，OrderByz子句的查询-2/并不能在所有情况下都使用索引来改善。如果该语句用于不同的关键字，ASC模式和DESC模式混合使用，用于查询 condition的关键字与OrderBy语句中使用的关键字不同，OrderBy子句用于关键字的不连续元素，同一语句中使用不同的OrderBY和GroupBY表达式，使用的表索引类型不能按顺序保存行等。，OrderBy语句的排序问题不能通过使用索引来解决。

美团各业务线存在大量的OLAP分析场景，需要基于Hadoop的百亿级数据进行分析，直接响应分析师、城市BD等千人交互访问请求，对OLAP服务的可扩展性、稳定性、数据准确性和性能要求较高。主要介绍美团具体的OLAP需求，如何将Kylin应用到实际场景中，以及目前的使用情况和现状。同时将麒麟与其他系统(如Presto、德鲁伊等)进行对比。)，并阐述了其独特的优势。

首先，一个开源项目在公司真正落地会遇到很多障碍，这主要是由各业务线的数据特性和业务特点不同决定的，所以本文将介绍美团的数据场景的特性；其次，对于数据的这些特点，尤其是不符合麒麟设计初衷的部分，有什么样的解决方案；第三，目前OLAP领域没有事实上的标准，很多发动机都可以做类似的事情，比如普通的MPP，麒麟，或者es。

sql语句应该更快。1.不必要的列不需要找出来；2索引作为查询的条件；3.如果查询的表大于500万数据，则应在建表之初建立表分区，并按子表查表；最重要的是尽量简化数据传输到前台页面的量，减少传输量。比如最好不要传输数据，自己指定一个订单，前台会根据订单生成相应的时间；如果需要传输，可以换算成毫秒，去掉最后四个零(视实际情况而定，

influence数据retrieval效率/retrieval主要有两种形式。第一种是纯数据库型。典型的结构是关系型数据，比如mysql。用户通过sql表达所需的数据，mysql将SQL翻译成物理的数据，并返回结果。第二种形式是越来越流行的Da 数据 player的游戏。典型的结构是分区存储。起初，这个存储是最初的HDFS，后来，人们逐渐为HDFS添加了索引支持，或者干脆使用elastic searc as数据storage。

用户用HiveSQL提交给计算层，计算层从存储中拉出数据，计算后返回给用户。一开始这个大数据玩法是因为SQL有很多adhoc 查询无法满足，所以干脆让用户自己写地图/reduce，想干嘛干嘛。但是后来玩大了以后，越来越多的人觉得这些蜂巢等方案查询-2/这么低。于是一个又一个项目开始优化这些大型/计算框架的性能。

回答他不容易。跟他打个招呼:首先10万数据桌是比较小的桌子。如果数据的量达到几千万、几亿，我可以根据具体的字段建立分区，然后在未分区的字段建立索引。查询如果索引只有100，000 数据，则不需要分区来构建索引。设计好表结构后，关键是sql的优化。当然，简单的优化我就不提了，比如什么> 3用> 4。关于sql优化，显而易见的是将结果集最少的表放在后面。

当然是数据快乐库函数，不过你试试DGET的话是相对的。EXCEL处理大数据很难尝试ACCESS，处理你的情况比较合适。LOOKUP据说用二分法，效率较高，但加了数据时，看帖子也不快。主数据的格式很标准，有多个条件查询，可以考虑高级筛选。如果用函数的话，查找函数效率应该是最高的，因为它是用二分法查找的。

网上有很多关于这个的帖子，但我不会去找。给你一份我所知道的清单，第一点:网速牛逼，就是应用服务器和数据 library服务器之间不能有过多的限制，尤其是对防火墙。网段第二点:使用数据 library连接池，不创建连接，直接查询第三点:查询句子要明确说明查询那些列的第四点:连接查询，嵌套查询。你应该慎重考虑和选择。