大数据量查询，对数据库开发者来说，性能问题往往是最需要费尽心机的，借此总结自己优化此类问题的心得与大家分享，以免大家走更多的弯路。

1.使用主键临时表

   大数据量表关联查询，是性能开销的主要原因。通过主键创建临时表，搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段，接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松、高性能的实现大数据量查询。

2.只查询一次大表

   在编写大数据量查询程序时，对于大的数据表，尽可能减少对大数据表的访问次数，必要时，可以缓存大数据表的结果。

3.分批处理，提高并发性能

   数据查询就可用性来说，最基本的是响应要及时;当然，最重要的是对整个系统的并发行影响，本人比较反对通过伪分批方式实现海量数据查询。

3.只提取你需要的查询列：

   大数据量查询，往往都需要通过分批的方法实现取数，当我创建了主键临时表时，切忌照搬整张大表，只需要搬迁我们需要的主键信息到临时表即可，毕竟搬迁一张海量数据表会耗费大量磁盘IO，搬迁的列越少开销势必越小。