数据库统计查询优化方案

常见的关系型数据库有Oracle、SQLServer、DB2和MySQL等几种，在实际使用过程中，为了减少数据冗余，通常会对原始数据建立相应实体关系，按照最适关系范式进行存储，然后使用SQL语句进行需求查询。

对于复杂且不易频繁变动的数据统计查询，随着原始数据量的增长，为避免前期毫秒出结果，后期服务器宕机的情况出现，除了对SQL语句进行结构优化和修改配置文件配合压力测试外，也可使用以下方案提高查询效率。

1、数据库设计

对整体业务需求进行全局分析，抽离公共查询，借助视图功能对查询过程进行分层处理，如基本表存储原始数据，一级视图基于表查询中间结果，二级视图基于一级视图查询高层级结果，三级或多级视图同上查询更高层级结果。对查询耗时最长，使用频率较高且数据量不多的视图进行转表处理（视图表），并修改高层级视图对该表的使用，从而提高系统整体的查询效率。

2、后端缓存

使用Redis等键值类型的数据库对接口响应结果进行缓存处理，如前端页面默认或高频热点的数据采用长期缓存的方式，条件组合查询的数据采用定时缓存的方式。

3、数据更新处理

当原始数据更新变动时，可结合实际情况对后端缓存进行清空重置，对视图表进行修改或重置处理（truncate+replace into/insert into）。

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