大数据查询怎么优化？

最近被全表查询搞得郁闷，转一篇一个个试

对于百万千万量级别的数据进行查询，如果查询方式不合理的话，会严重影响系统的运行性能及服务器的压力。

常见优化查询的方案有如下：

1，对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by 涉及的列上建立索引。

2，应尽量避免在where子句中进行null的判断，否则将导致查询放弃进行索引进行全表扫描。可以在null上设默认值为0。

3，尽量避免在where子句中使用or来连接条件，否则将导致查询放弃进行索引进行全表扫描，可以考虑使用union all替换。

4，in 和not in 要慎用，否则会导致全表扫描。能用between则不用in。

5，避免使用Like 来进行模糊查询，可以考虑使用全文检索。

6，尽量避免在where子句中使用！=或<>操作符，否则会导致全表扫描。

7，使用视图加速查询。

8，能用distinct 则不用group by。

9，能用union all 则不用union。

10，避免在where子句中进行函数操作。

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