pg数据库单表100亿条数据，pg数据库查询亿级数据

sql数据表中有100多万条纪录,合理吗?

1、万属于中低级量，它不是影响性能的主要因素。从软件的角度来讲，影响查询最大的是索引设计的合理性。

2、看你什么样的应用，如果是实时，当然是越短越好。如果是统计一类非实时项目，10秒以内客户应该都能接受。不过，一条查询就需要100万条数据清单，这样的应用恐怕很难满足。稍微多两个客户，服务器就无法响应了。

3、mysql数据库，一张百万级别的大表，一般来说是很快的，但需要进行优化。同时，mysql在数据量大的情况下分页起点越大查询速度越慢，100万条起的查询速度已经需要7秒钟。

4、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

pg一张表在不影响频繁的访问性能情况下,最多能存储多少条数据

1、一张Excel表最多可以包含1048576行和16384列。这是因为Excel的数据存储方式采用的是XML文件格式（xlsx）。

2、PG序列的长度限制在6MB左右。这个限制是由PostgreSQL数据库内部的设计决定的。PG序列是PostgreSQL中用于生成唯一标识符的一种数据类型，通常用于自增主键或其他需要确保唯一性的字段。

3、一般实用的设置可达到几万条以上记录，高性能环境可以达到更大数量级的记录容量。

上亿条数据查询解决方案?

分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。

如果只有几亿条数据，不需要分表处理。但是肯定不能写SELECT * XXX这样的语句，因为这是不明智的选择。

对多列进行分类汇总 如上例中需要同时对“城市”列和“商品名称”列进行分类汇总，可以插入嵌套分类汇总。对数据进行多列排序，即进行多关键字排序。首先选择数据区域中的某个单元格。

建议你使用高级架构，因为你的数据比较多需要分区，这样才能提高查询效果。标准架构一般用来做双机备份。Moebius For SQL Server高级结构支持两种分区方式：Hash分区和线性分区。

可预先联接各个表并保存最终获得的数据集。可保存联接或聚合的组合。在实施索引视图前，分析数据库工作负荷。运用查询及各种相关工具（比如：SQL Profiler）方面的知识来确定可从索引视图获益的查询。

什么是分布式数据库处理中间件

1、考虑用分布式数据库，肯定是容量或者性能方面，现有的单机数据库满足不了业务的需求。

2、中间件是一种应用于分布式系统的基础软件，位于应用与操作系统、数据库之间，主要用于解决分布式环境下数据传输、数据访问、应用调度、系统构建和系统集成、流程管理等问题，是分布式环境下支撑应用开发、运行和集成的平台。

3、中间件是一种独立的系统软件或服务程序，是连接两个独立应用程序或独立系统的软件，即使它们具有不同的接口，但通过中间件相互之间仍能交换信息。

4、诠释一下，中间件处于操作系统软件与用户的应用软件的中间。中间件在操作系统、网络和数据库之上，应用软件的下层，总的作用是为处于自己上层的应用软件提供运行与开发的环境，帮助用户灵活、高效地开发和集成复杂的应用软件。

5、IDC对中间件的定义表明，中间件是一类软件，而非一种软件；中间件不仅仅实现互连，还要实现应用之间的互操作；中间件是基于分布式处理的软件，最突出的特点是其网络通信功能。

如何优化一个有100万条记录的数据库表?

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。

在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

HASH取模 一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。

你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。

如果有几百亿条数据,如何在hbase表中存放?

而HBase中的数据存储是基于列族（column family）和行键（row key）的，HBase的数据存储结构是按行键排序的有序映射表，可以通过行键的前缀匹配来检索数据。

HBase可以与实时计算框架（如ApacheStorm）结合使用，实现实时数据的存储和计算。通过将实时数据存储在HBase中，可以实现低延迟的实时计算和分析。社交网络分析 HBase适用于社交网络分析，可以存储和处理大规模的社交网络数据。

利用选项2， 先打通Hive对HBase指定表的全表访问， 再建立一个新的空表， 把查询出来的数据全部导入到新表当中， 以后的所有数据分析操作在新表中完成。说干就干， 让我们试一个简单的例子。

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