集中兵力应付大数据量

一、基于主键的搜索受数据量的影响不大

select * from user where id = ？

100条的表跟100w的表执行上面sql，时间相差不大

二、减小扫描索引表的次数
sql执行最耗时间的是磁头扫描文件块，避免全表扫描的同时 也要减少索引表的访问

三、注意所有的聚合函数（sum max 等）都会全表扫描

四、海量查询时为查询加限定条件（如日期范围），使数据量可控

五、排序操作甚至比扫描表还耗资源，排序是复杂算法，一般会多遍处理
当结果集较小时，排序会发生在内存；而较大时则会使用硬盘了，所以可通过调整排序内存来改善排序性能
排序性能与参与排序的实际总量相关而不是记录数，应尽量减少参与排序的数据总量

六、对数据表进行分区，如常用的范围分区等
通过分区将常用的数据存放在同一物理块，提高了IO速度

七、删除数据，把没用的历史数据删除
删除是最耗时的操作，既要执行where查询、更新数据表、 维护索引表，又要写undo日志等
删除要谨慎 可采用truncate


待续。。。