数据库中拥有数据量超过 100万条 怎样处理
1数据库方面处理
1》 在那些where条件后经常出现的列上建立索引
比如经常出现条件 where id=’’ 那么可以再id上建立索引，尽量不要在经常更新的列上建立索引时要小心处理
2》 表和索引变得非常大时，表分区可以将数分为更小，更容易管理的部分，将数据分散开，减小磁盘IO，减小了系统负荷而且还可以将日志，索引等放于不同的分区
比如 表A中的数据 可以按照创建时间分区 而实际用户取的都是最近时间的数据 只需去最近时间的分区去取
3》 优化查询SQL语句
比如 尽量不用select * from table
查询两表时 数据量少的作为基表（参考sql语句优化）
查看 执行计划 寻找最优的sql语句
2硬件方面
1》 加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
2》 果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决
3程序方面
1》 海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，
比如去数据库取的时候 批量去取 首先取 2000条 处理完后在取2000条 直道取完
2》 如果数据量大 影响界面展示等其他原因 ，
可以启动后台线程处理 主线程完成其他业务逻辑
3》建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。
