最近做了个项目,实现对存在千万条记录的库表进行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事,可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候,这一切似乎变得相当困难。几经折腾,总算完成了任务。在此做些简单的小结,不足之处,还望javaeye的高手们帮忙补充补充!
 

1、 避免使用Hibernate框架 
  Hibernate用起来虽然方便,但对于海量数据的操作显得力不从心。 
  关于插入: 
  试过用Hibernate一次性进行5万条左右数据的插入,若ID使用sequence方式生成,Hibernate将分5万次从数据库取得5万个sequence,构造成相应对象后,再分五万次将数据保存到数据库。花了我十分钟时间。主要的时间不是花在插入上,而是花在5万次从数据库取sequence上,弄得我相当郁闷。虽然后来把ID生成方式改成increase解决了问题,但还是对那十分钟的等待心有余悸。 
  关于查询: 
  Hibernate对数据库查询的主要思想还是面向对象的,这将使许多我们不需要查询的数据占用了大量的系统资源(包括数据库资源和本地资源)。由于对Hibernate的偏爱,本着不抛弃、不放弃的作风,做了包括配SQL,改进SQL等等的相当多的尝试,可都以失败告终,不得不忍痛割爱了。
 

2、 写查询语句时,要把查询的字段一一列出 
  查询时不要使用类似select * from x_table的语句,要尽量使用select id,name from x_table,以避免查询出不需要的数据浪费资源。对于海量数据而言,一个字段所占用的资源和查询时间是相当可观的。 

3、 减少不必要的查询条件 
  当我们在做查询时,常常是前台提交一个查询表单到后台,后台解析这个表单,而后进行查询操作。在我们解析表单时,为了方便起见,常常喜欢将一些不需要查询的条件用永真的条件来代替(如:select count(id) from x_table where name like ‘%’),其实这样的SQL对资源的浪费是相当可怕的。我试过对于同样的近一千万条记录的查询来说,使用select count(id) from x_table 进行表查询需要11秒,而使用select count(id) from x_table where name like ‘%’却花了33秒。 

4、 避免在查询时使用表连接 
  在做海量数据查询时,应尽量避免表连接(特别是左、右连接),万不得已要进行表连接时,被连接的另一张表数据量一定不能太大,若连接的另一张表也是数万条的话,那估计可以考虑重新设计库表了,因为那需要等待的时间决不是正常用户所能忍受的。 

5、 嵌套查询时,尽可能地在第一次select就把查询范围缩到最小 
  在有多个select嵌套查询的时候,应尽量在最内层就把所要查询的范围缩到最小,能分页的先分页。很多时候,就是这样简单地把分页放到内层查询里,对查询效率来说能形成质的变化。 

  就是这些了,希望对遇到类似问题的朋友们能有所帮助!