大数据量处理的问题

在很多时候，会碰到数据量很大的问题，在处理大数据的问题上，主要有以下几种方式：

1。数据库优化，SQL优化。

2。查询条件优化。

3。临时表，历史表等。

前面这三种方式往往不能辙底的解决大数据量带来的问题（查询速度慢，造成锁表，死锁，数据回滚等），所以就出现了第四种比较间接的方式：

4。跑批。

      对于要求不同的结果，设计有所不同，但跑批的形式大体相同，如查询多张表中的大量数据，就可如此设计一张表，将查询所有的信息（包含查询条件），设计成一张表，然后将每天的数据在特定的时间（非业务时间）将需要的这些数据记到该时间表中，然后查询的时候就可以只查询些一张表即可。

      当然，这只是最简单的跑批，假如涉多个服务器的，多个数据库的时候，就会涉及到同步的问题；对于统计的问题，则是将每天的统计信息存于表中，当然，假如涉及明细问题，表的设计也有所不同。