海量数据怎么快速读出来，数据库那些实用又高效的小技巧分享

海量数据怎么快速读出来，数据库那些实用又高效的小技巧分享 综合参考自知乎专栏“后端技术漫谈”、掘金社区“数据库性能优化实践”及部分技术博客的实践经验总结）

我们来聊聊海量数据怎么快速读出来，当数据量变得非常大，比如上亿条记录的时候，直接一个简单的SELECT * FROM table 这种操作往往会非常慢，甚至可能把数据库搞垮，核心思路其实就一句话：尽量减少数据库需要扫描的数据量和计算量。

第一招，也是最重要的一招：用好索引。 这就像是给一本厚厚的字典加上目录，如果没有目录，你要找一个字得从头翻到尾，累死个人，索引就是数据库的“目录”。（参考来源：知乎专栏“后端技术漫谈”中《MySQL索引原理浅析》）具体怎么做呢？

• 查询条件要带着索引列：你建了索引，但你的查询语句的WHERE条件里没用上它，那索引就白建了，比如你在用户表的“手机号”字段上建了索引，那查询的时候就要写 WHERE 手机号='13800138000',这样才能快速定位。
• 避免索引失效的坑：有些写法会让索引失效，变成“目录”撕掉了，又得全表扫描，常见的坑有：
  • 在索引列上使用函数或者计算，WHERE YEAR(创建时间)=2023，最好写成 WHERE 创建时间 BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'。
  • 使用不等号 != 或者 <>,有时候优化器会觉得用索引不值当。
  • 使用LIKE模糊查询时，如果通配符%在最前面，像 LIKE '%关键字'，索引也会失效，尽量让%在后面，如 LIKE '关键字%'。
  • 如果索引列是字符串类型，查询条件的值没加单引号，可能导致类型转换,索引也会失效。

*第二招，别动不动就SELECT ，只取需要的字段。* （参考来源：掘金社区“老鸟的数据库避坑指南”）SELECT 会把一整行数据所有字段都捞出来，如果有些字段是像“文章内容”、“产品详情”这种很长的文本，网络传输和程序处理的压力都会很大，明明你只需要“用户名”和“注册时间”，却把用户的“个人简介”、“头像地址”全都拉回来，太浪费了，老老实实写上你需要的字段名，SELECT id, username, create_time。

第三招，学会分批处理，别想着一口吃成胖子。 当你要处理几十万甚至几百万条数据时，一次性查出来，你的应用程序内存可能就爆掉了，这时候要用“分页”或者“分批拉取”的技巧。

• 传统分页LIMIT的陷阱：大家最常用的可能是 LIMIT 10000, 20，意思是跳过前10000条，取20条，但当偏移量很大时（比如10万），数据库依然需要先扫描并扔掉前面的10万条记录,非常慢。
• 更高效的分页：使用WHERE条件代替大偏移量：（参考来源：技术博客“数据库查询优化实战”）可以记录上一页最后一条记录的ID（或某个有序的值），假设每页20条，上一页最后一条ID是10000，那么下一页的查询就是 WHERE id > 10000 ORDER BY id LIMIT 20，这样数据库可以直接通过索引定位到ID>10000的位置开始扫描，效率极高，这种方法也叫“游标分页”或“seek method”。

第四招，读写分离。 对于读多写少的应用（比如新闻网站、商品展示页），可以把数据库分成主库和从库，主库主要负责接收用户的写操作（增、删、改），而从库则专门用来处理大量的读操作（查询），这样就把压力分摊了，避免所有的查询都挤在一个数据库上。（参考来源：知乎专栏“高并发架构设计”）

第五招，有些计算可以提前做好，也就是用“缓存”。 （参考来源：掘金社区“Redis实战心得”）对于一些不经常变化但又需要频繁读取的数据，比如网站的总用户数、热门文章排行榜，可以不用每次都去数据库里辛苦计算，可以先用一个查询算好结果，然后把结果存到Redis或Memcached这样的缓存里，后续的读取请求直接看缓存就行了，速度飞快，记得设置一个合理的过期时间,或者当数据变化时主动更新缓存。

第六招，理解你的SQL语句执行计划。 大多数数据库都提供了“执行计划”的功能（比如MySQL的EXPLAIN），当你发现某条SQL很慢时，可以把EXPLAIN放在SQL语句前面执行一下，EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE ...，它会告诉你数据库打算怎么执行这条语句：会不会用索引、要扫描多少行、有没有做复杂的连接等等，通过看执行计划，你就能找到慢的原因，然后有针对性地去优化,比如加个索引或者改写一下查询语句。

第七招，表结构设计的小技巧。

• 选择合适的字段类型：在能满足需求的前提下，尽量使用占用空间小的数据类型，比如能用INT就不要用BIGINT，能用VARCHAR(10)就不要用VARCHAR(255)，字段长度越小，索引占用的空间就越小,查询速度自然越快。
• 谨慎使用JOIN连接：多表关联查询（JOIN）如果使用不当，尤其是关联大表的时候，会非常消耗资源，要确保JOIN的字段上有索引，如果业务允许，有时候可以先从一个表里查出ID，再用这些ID去另一个表里批量查询,可能比直接JOIN效率更高。

还有一个务实的建议：定期清理无用数据，比如只保留最近3个月的订单详情，把更早的数据归档到历史表或者备份后删除，表里的数据少了，查询和维护起来自然就轻松了，这招对于日志类、流水类数据特别管用。

快速读取海量数据不是靠某一个银弹，而是结合业务场景，综合运用索引、精简查询、分批处理、读写分离、缓存等多种策略的结果，最关键的是要有这种优化意识,并在实践中不断尝试和调整。