如果数据很庞大的情况，估计没有人会直接使用

select * from table ;
select * from table limit 1000000;

之类的SQL语句，这样的操作别说数据库的操作很慢了，在网络IO传输也是一个很大的问题，

把一千万的数据读取出来在网络进行传输，这样性能消耗也会有瓶颈。

所以，读取大批量的数据一般都是采用分批次的读取方式。

（一）通过测试，一万条数据一次性读取出来所花费的时间要比分十次，每次读1千数据的速度要慢很多。

java读取数据库数据 java从数据库读取千万数据_数据


从上面的两张截图可以看出，执行limit1000的时候，所用的时间是0.095s,读十次，顶多也不到1s。

但是，执行limit 10000的时候，所用的时间是2.747s。差不多是3倍的时间。

（二），主键是uuid，可以进行排序，利用排序和比较值的大小来分批读取数据。

SELECT * FROM `kw_seo_keyword` as t
WHERE t.id > '31baf874-0fc5-4bb0-82ff-7bc77c6b63f5'
ORDER BY t.id
LIMIT 1000

每一次，读取一千条数据，然后取这一千条数据的有序集合的最后一条数据的id，在进行大小的比较。如此反复，直到数据读取完为止。

（三），安全性的考虑，执行上千万的数据，有时候程序出现异常，结果修改异常后再重新这上千万的数据，那就太蛋疼了。所以我们分批次处理数据的时候。
比如说，我们每次读取一千条数据，等集合的数据超过100万的时候，就处理数据，然后通过一个redis的key来保存最后一次的id。

while (!isFinish) {
            try {
                while (true) {
                    queryMap.put("id", id);
                    tempSeoKeywordList = seoKeywordMapper.getUnAggregateCharactWords(queryMap);
                    if (tempSeoKeywordList == null || tempSeoKeywordList.size() == 0) {
                        isFinish = true;
                        break;
                    }
                    for (SeoKeyword seoKeyword : tempSeoKeywordList) {
                        crawlerKeyword = new CrawlerKeyword();
                        crawlerKeyword.setKeywordId(seoKeyword.getId());
                        crawlerKeyword.setKeyword(seoKeyword.getKeyword());
                        crawlerKeyword.setPageNumber(1);
                        seoKeywordList.add(crawlerKeyword);
                    }
                    id = tempSeoKeywordList.get(tempSeoKeywordList.size() - 1).getId();
                    if (seoKeywordList.size() == 1000000) break;
                }
                if (seoKeywordList.size() != 0) {
                    CrawlingTask crawlingTask = new CrawlingTask().setTaskId(StringUtil.uuid()).setProtos(seoKeywordList);
                    TaskDirector.submitTask(QueueClientHelper.queue_kw_wapbaidu_agg, crawlingTask);
                    redisUtil.set(RedisKey.Prefix.LAST_COMPLETE_AGG_ID, ((CrawlerKeyword) seoKeywordList.get(seoKeywordList.size() - 1)).getKeywordId());
                    seoKeywordList.clear();
                }
            } catch (Exception e) {
                isFinish = true;
                logger.info("聚合特征词扔到爬虫队列任务执行失败------");
                e.printStackTrace();
            }
        }

附上，最近做的项目的代码作为例子。