通过去年做的一个项目我体会到，数据量大了以后，看似简单的问题都变得让人寝食难安，在解决问题的过程中收集了不少好文章，集中在此，方便自己查阅。

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ORACLE 中ROWNUM用法总结

      先说一下项目的情况，做的是一个治安卡口软件，在进出城市的主要路口安装摄像机，记录过往车辆的相关信息（车牌号码、通过时间、车速等等），把采集到的车辆信息传至中心服务器存储，供相关业务部门进行布控、查询、违法处罚等，业务很简单，就是数据量巨大（想想一个路口一天要过多少车，10个路口，20个......）业主要求保留近3个月的记录.

系统在运行了过程中，随着数据量的增加，问题不断的出现，2000万、4000万......每次都是一次折磨

一个功能是按照一些条件对过往车辆进行查询，由于过往车辆表的数据库太大，查询的响应时间成了大问题
下面是遇到的一些问题：

1. 限制一次可以查询的最多记录数

我的办法是根据计算记录总数，得到记录总数后生成分页导航，再载入当前页数据。
利用rownum进行分页，分页的办法：
select *
from (selet rownum as  rn，t.* from t where ...)
where rn > pageleft and rn <=pageright  

在开发阶段由于测试环境的数据量很小，没出现什么问题，到了实际环境问题来了，用户查询一段时间通过的车辆，计算个记录总数就需要很长时间，我自己都不能忍受，更不用说用户了。

找点理由：即使我把这几十万、上百万的记录返回给了，有什么用呢？用户需要的是尽量精确的记录，返回的记录数越少越有价值，用户不会在几十万条记录中一条一条的去找。所以可以限制一次能够查询的记录总数，比如只返回前1万条；

郁闷的同时我也在想：google是怎么做分页？

从google的搜索结果中我注意到两点：
1.顶部给出的查询结果总数不是精确值，而是“约有…” ，不是即时计算的。

2.如果查询1000条后的记录，修改url中的start后的参数：
http://www.google.cn/search?hl=zh-CN&newwindow=1&q=dudu&start=1001&sa=N
会出现“对不起，Google 为所有查询的结果数都不会超过 1000 个。 (您所请求的结果在第 1001 个之后。)”

了解到了这些，我理直气壮的跟用户说：我要限制一次能够返回的记录的数量。

于是修改为：
select *
from (selet rownum as  rn，t.* from t where ... and rownum < maxRow )
where rn > pageleft and rn <=pageright

修改后的查询比以前快了一些，我想了想，其实不用rownum<maxRow 只要 
select *
from (selet rownum as  rn，t.* from t where ... and rownum <= pagerright)
where rn >= pageleft and rn < pageright  即可，

      过了一两个月，用户又打电话来了，说有些组合条件查询很慢，甚至没有响应。到现场看看，查一下现在有多少数据，执行了个select count(*) ，竟然等了十几分钟才出来结果，记录数是3500多万条，后来调试程序，发现真正取得一页数据还是比较快的，耗费时间的操作是计算记录总数，把sql语句直接放到pl sql 中执行也需要几分钟才能出来结果，靠，这个select count 要这么长时间，算了，不计算查询结果的总数了。不计算记录总数，还要分页，想了一些办法解决了。修改后查询速度快了很多，这两个月通过对oracle的学习，俺已经认识到这么大的数据量应该对主表进行分区了。

3. 按照时间对主表进行分区

     按照时间对过往车辆表进行分区无疑是最合适的。
    如果一个月建一个分区，我可以预先建出来未来半年或一年的分区，例如2008-07-01 00:00:00 到2008-08-01 00:00:00 之间的记录在一个分区，2008-08-01 00:00:00 到2008-09-01 00:00:00 之间的记录又是一个分区；这样做的问题是过半年我需要到现场再创建以后的分区，删除以前作废的分区，不是个好办法。
    最后想到的办法是按照月份建12个分区，按照记录的时间字段所在的月份映射到对应的月份分区。不管是08年7月的还是09年7月的记录，均映射到7月的分区。
    按照月份分区后，效果很明显。 

4. 定期对表进行统计分析  

5. 一个教训是：使用绑定变量方式和直接赋值方式的执行计划可能是不一样的；当发现某个查询的速度比预期的慢的很多，很可能是sql语句执行时使用了错误的查询计划，这个时候就需要去查找原因了。

6.数据量大，增长快，数据的备份也不容易了。