1樓：匿名使用者
一：如果有唯一欄位的，建立主鍵和索引，提高查詢主鍵欄位效率；
二：如果這些資料是變更的，可以通過時間來建立分割槽；
三：如果部分老資料都是不需要的資料（不常用），可以定期將老資料備份到其他位置；
四：如果是查詢的話，可以通過分頁查詢的形式進行，不要一次性讀取過多資料。
2樓：匿名使用者
你的查詢語句必需用到索引。每個條件都要有索引。百萬資料還不算很多。
索引就可以解決的。但是還回的結果集大的話，幾萬條，這個要視i/o和網路情況。這個問題就有點大了。
要解決的問題還是比較多的，比如伺服器，客戶端，網路。
3樓：射手小小王
可以用分割槽那些，還有索引，具體還是要你的業務那些，一個籠統的感念，真不好說。
給你100萬條資料的一張表，你將如何查詢優化
4樓：良陣
答案：對條件欄位加索引；
儘量用明確的值作為條件，減少not in、like這一類的條件；
避免排序；。
解析：因為你提問中已經指定了是一張表，所以不需要考慮多表聯合的優化，問題就比較單一了，就兩個方向：
更快速找到需要的結果；
減少對查詢結果的處理；那麼最後總結出來的就是上面的幾個方法。
如何快速處理一張有100萬條資料的excel表?
5樓：海天盛
快速處理一張有100萬條資料的excel表的方法。
如下參考：1.開啟的檔案中有商品名稱、單價、數量和金額。通常，我們需要做的是輸入單價和每種商品需要的數量，然後計算出金額。
我們可以使用excel電子**中的計算公式，讓軟體自動計算每個專案的金額。我們需要確認單價和數量是正確的，如下圖。
2.計算公式的使用是這樣的：首先在**中選擇合適的位置，然後輸入：
="=來開始執行計算資料型別，我們一般使用的單詞總和："100=sum(g1:g7)"公式。
其中sum表示sum命令，g表示表的垂直方向，1表示表的水平方向。
3.假設您需要處理excel電子**中的數百項資料，甚至數千萬項資料。您可以在一行中寫下一個專案的計算公式，然後用滑鼠將其複製下來，以便輕鬆快速地得到結果。
4. 這是單項相乘的運算方法；公式為：「=d2*e2」，即d列的第二行乘以e列的第二行，結果將顯示在g列的第二行，如下圖。
5.在表中建立相應的名稱，並在d列的第二行中輸入公式：「=表1!」g9」表示：在此框中，連結「表1」中的「g列-9列」資料，即為總金額。
6樓：一棵無所不知的小白菜
1、開啟檔案中有商品名稱、單價、數量及金額，通常我們要做的是在每一項商品裡錄入單價和需要的數量，然後計算金額。我們可以利用excel**裡面的運算公式，讓軟體自動計算出每一項金額，我們要做就是確保：單價和數量的正確。
2、運算公式的使用是這樣的：首先在**裡面選定合適的位置，然後輸入：等於「=」開始執行計算資料型別，求和的話我們一般使用：
「=sum(g1：g7)」公式。,其中，sum指的是求和命令，g指的是**的縱向，1指的是**的橫向。
3、假設在一個excel**裡面，需要處理幾百項資料甚至幾千萬資料，可以在其中一行的一個項，寫好計算公式，然後用滑鼠往下拉複製，便可以輕鬆快速得出結果。
4、這是單項相乘的運算方法；公式是：「=d2*e2」，意思為：d縱列的第2行和e縱列的第2行相乘，得出的結果會在g縱列的第2行顯示出來。
7樓：網友
可以用access可以利用資料來源直接匯入，mysql需要通過一些轉換方能匯入。
然後結合excel中vba，可以自行學習，寫些**執行的。
8樓：豆腐渣渣
用excel肯定不行太慢，用access資料庫和sql語句就行。
9樓：匿名使用者
access沒錯的，是最小的資料庫，而且和excel完全連結，很好用的。裡面又能提供高階比excel更高階的篩選。
10樓：匿名使用者
直接編寫巨集，也就是vba進行處理，100多萬的資料，如果邏輯不復雜，處理也就幾十秒時間。複雜的邏輯，即迴圈層比較多的話，幾分鐘吧。
當然，有資料庫結合，處理就更快速了。
11樓：匿名使用者
100w也沒多少，直接用access資料庫就好了啊，office自帶的，當然和excel相容，可以直接匯入。
12樓：雨__落落落落落
資料庫的話，當然更好。
還是微軟office套件裡的。
access
可以直接匯入excel中的資料。
建立查詢和窗體也比較直觀方便。
13樓：匿名使用者
如果你是一次性的工作，還是用excel多級篩選慢慢來吧，或是把符合的資料分表進行統計，或是象yhhzhengyi的方式，利用vba處理。
免費得資料庫mysql access 都行。
access可以利用資料來源直接匯入，mysql需要通過一些轉換方能匯入。
14樓：老錢
問：如何快速處理一張有100萬條資料的excel表？
答：ctrl+a =》delete
15樓：這裡有狼
可以使用 vlookup 函式搜尋某個單元格區域 （區域：工作表上的兩個或多個單元格。區域中的單元格可以相鄰或不相鄰。
）的第一列，然後返回該區域相同行上任何單元格中的值。例如，假設區域 a2:c10 中包含僱員列表，僱員的 id 號儲存在該區域的第一列，如果知道僱員的 id 號，則可以使用 vlookup 函式返回該僱員所在的部門或其姓名。
若要獲取 38 號僱員的姓名，可以使用公式 =vlookup(38, a2:c10, 3, false)。此公式將搜尋區域 a2:
c10 的第一列中的值 38，然後返回該區域同一行中第三列包含的值作為查詢值（「黃雅玲」）。vlookup 中的 v 表示垂直方向。當比較值位於所需查詢的資料的左邊一列時，可以使用 vlookup 而不是 hlookup。
oracles資料庫中有100萬條資料，帶條件查詢，如何優化sql語句？
16樓：匿名使用者
1、如果資料庫允許，可以適當加幾個並行，2個以上都行，但最好不要超過4個，否則如果並行不足的話，會一直等待；
2、 >的效率比between高，可以用前者，另外》=、也比》、《的效率高，儘量使用帶「=」號的。可以試試下邊的語句：假設男性用'm'來表示，則。
select /*parallel(t,4)*/from 表名 t
where 性別 = m' -男性。
and 年齡 >=23
and 年齡 <=28;
17樓：匿名使用者
select * from [tablename] where age between 23 and 28 and gender=male
年齡欄位如果不帶索引，要走全表掃描的，性別欄位只是離散的幾個資料，帶索引沒意義。
18樓：七月
si ob這個資料庫管理軟體可能會對你有用，最近研究了幾次，感覺功能強大。
mysql資料庫有100萬+資料，查詢起來很慢了，如何優化
19樓：
你好，你可以根據條件去新增索引，例如：
一、所有mysql索引列型別都可以被索引，對來相關類使用索引可以提高select查詢效能，根據mysql索引數，可以是最大索引與最小索引，每種儲存引擎對每個表的至少支援16的索引。總索引長度為256位元組。
mysim和innodb儲存引擎的表預設建立索引都是btree索引，目前mysql還不支援函式索引，但支援前緣索引，對欄位前n個字元建立索引。
二、mysql建立索引語法。
create [unioun|fulltext|spatial] index indexname[using indextype] on tablename( tablenamecol)
index_col_name:
col_name[ (length)][asc |desc]
如果你建立索引時搞錯了，需要修改mysql索引我們可以用alert來修改索引，語法與create index建立索引差不多，我們就不說了，可以檢視相關手冊。
下面我們來看一個關於mysql建立索引例項教程。
mysql>create index cityname on city(city(2));
query ok,600 rows affected ( sec)
records :600 duplicates:0 warings 0:
我們現在來以city為條件進行查詢，如下面。
->explain select * from city where city ='gid:1
possible_keys:cityname
key:cityname
好了，現在我們來看看mysql刪除索引等例項。
drop indexname on tablename
例項，我現在要刪除剛才建立city索引。
>drop index cityname on city;
query ok, .
不過通常對百萬級資料的查詢或者其他操作，都改換其他的大型的資料庫了，希望能幫到你，望採納。
mysql 如何更好的給一個千萬級資料量的表增
如何提高上百萬級記錄mysql資料庫查詢速度
20樓：愛可生雲資料庫
先安裝 apache spark，查詢資料庫的速度可以提升10倍。
在已有的 mysql 伺服器之上使用 apache spark （無需將資料匯出到 spark 或者 hadoop 平臺上），這樣至少可以提升 10 倍的查詢效能。使用多個 mysql 伺服器（複製或者 percona xtradb cluster）可以讓我們在某些查詢上得到額外的效能提升。你也可以使用 spark 的快取功能來快取整個 mysql 查詢結果表。
思路很簡單：spark 可以通過 jdbc 讀取 mysql 上的資料，也可以執行 sql 查詢，因此我們可以直接連線到 mysql 並執行查詢。那麼為什麼速度會快呢？
對一些需要執行很長時間的查詢（如報表或者bi），由於 spark 是一個大規模並行系統，因此查詢會非常的快。mysql 只能為每一個查詢分配一個 cpu 核來處理，而 spark 可以使用所有叢集節點的所有核。在下面的例子中，我們會在 spark 中執行 mysql 查詢，這個查詢速度比直接在 mysql 上執行速度要快 5 到 10 倍。
另外，spark 可以增加「叢集」級別的並行機制，在使用 mysql 複製或者 percona xtradb cluster 的情況下，spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點像使用了分割槽表時可以在每個分割槽都執行一個查詢），然後在多個 percona xtradb cluster 節點的多個從伺服器上並行的執行這些小查詢。最後它會使用map/reduce 方式將每個節點返回的結果聚合在一起形成完整的結果。
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