如何快速查询200亿数据？如果只有几个亿数据，就没必要单独处理了。如何处理上亿条mssql 数据？所以世界上任何人都不可能用excel软件处理上亿个数据，mysql如何处理上亿的页面数据第一阶段:1，索引2一定要设计正确，一定要避免扫描sql语句的整个表，所以sql一定要带索引(比如:everything > excel中如何处理上亿页数据？在2003/中，excel可以在单个工作表中处理65536行和256列。
本文中的数据平台已经迭代了三个版本，从一开始就遇到了很多常见的问题。终于有时间整理了一些完善的文档，在这里分享给朋友们。实现参考，少走弯路，专注于es在这个空间的优化。目前生产已存储100亿数据，性能良好。关于hbase和hadoop的设计优化有很多文章可以参考，就不赘述了。项目背景:某业务系统中，部分表的数据日成交量过亿，已按天表示，但业务仅限于按天查询，只能在db中保存数据三个月(硬件配置高)，数据库共享成本高。
对数亿个表进行排序或者联接上亿个表会导致系统失去响应。◆1.我确实做了一个大查询，涉及到数据表中的2亿条记录，有一个groupby操作，造成了大量的cpu、内存和磁盘开销。后来我又用微软做了实验，我的查询确实导致了系统变慢。后来我们也做了实验，统计这2亿张表上的行数，也就是从table1中选择count(*)。用了1分钟，内存增加5g左右，磁盘子系统负载较重，cpu突然增加。
◆2.整个服务器的磁盘分配是这样的。网站访问的数据库位于磁盘阵列中，而我们的统计临时库位于d盘。c和d好像是一个磁盘组，相当于c盘。我们的数据 library中大量的磁盘i/o会降低系统的响应速度。所以当我的查询量很大的时候，会拖慢整个服务器系统。◆3.数据 library的数据 file的自增长模式是一次1024k，数据 file的空间差不多用完了，但是需要增长，所以会不断申请增长，导致磁盘开销很大。
3、mssql上亿条的 数据怎么去处理?这个。上亿的文章不是一句话能做出来的。如果看起来像4000，数据 library会自行锁定。通常，使用索引。如果只有几个亿数据，就没必要单独处理了。但是一定不要写select*xxx这样的语句，因为这是不明智的选择。数据检索，性能设计指标主要有两个方面。第一种是在特定范围内检索数据。例如，如果只需要几个特定的列，就没有必要检索所有的列。如果有特定的时间段，则不需要在所有时间范围内过滤数据。
4、查询两百亿的 数据,十秒响应算久吗?如果不算你的总经理，只查一个字段，10个字节长，2亿个条目是2g 数据容量。通过网络把这些数据加载到应用端需要多长时间？即使吞吐量能达到100m/s，也要20秒。实际的访问速度还和表的总数数据以及sql的访问效率和硬件的性能有关，只能让之前预估的时间变长。
5、sql2008 数据库,九百万条 数据,如何快速查询?首先，数据的检索是通过检索结果获取信息，如运行记录、对比记录、统计表等。但是一个表显示900w条记录，搜索者很难得到自己需要的信息。所以实际应用中不会一次搜索大量的数据，而是从大量的数据中选取一部分数据或者对大量的数据进行统计计算。决定检索速度的因素有:1。表格设计对检索的影响:比如合理的主键就是索引设计。2.检索句子的效率:如数据的分句应用、分组、排序、筛选等。
你首先需要知道的是所有记录的用途，然后你就可以根据用途进行修改了。建议根据用途做一个存储过程或者函数，输出执行的结果，而不是全部显示，因为输出也是需要很多时间的。建议根据实际情况把这个表分成几个几百万条记录的表。执行的时候是多线程操作的。因为不知道查询的目的，所以只能大致说说自己的想法，具体优化方案需要具体分析。
6、mysql如何处理亿级 数据stage 1: 1。索引2必须设计正确，必须避免扫描整个表的sql语句，所以必须对sql进行索引(比如everything >7、如何在excel中处理上亿条 数据吗
excel在2003年可以处理65536行256列数据 excel在2007年及以后的版本可以处理行)。所以世界上任何人都不可能用excel软件处理上亿个数据。应该使用大型数据 library软件。当数据需要在excel中进行分类计算时，除了使用数据透视表外，还可以使用分类汇总命令。与数据透视表不同的是，它可以直接在数据区域插入一个汇总行，这样就可以同时看到数据的明细和汇总。
此外，如果数据 area在应用类别摘要之前已经设置为excel2003列表或excel2007表格，则需要将其转换为普通区域。因为您不能对excel2003列表或excel2007表格使用分类汇总，1.只分类汇总一栏。比如上面的例子，需要对各个城市的销量进行分类汇总，方法如下:1 .首先，根据需要对数据分类汇总的列进行排序(本例中为“城市”列)。
