数据量太大导致分页查询时慢怎么处理
MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议 -
主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。可以使用where in的方式解决：带条件的查询：如果在等我继续说。
当数据量较大时，分页分批处理是一种常见的解决方案。在MySQL中，可以使用limit和offset进行分页查询，但是当数据量较大时，这种查询方式会导致性能下降。为了解决这个问题，可以采用以下方法：使用索引进行分页查询。使用游标进行分页查询。使用缓存进行分页查询。
主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。可以使用where in的方式解决：带条件的查询：如果在等我继续说。
当数据量较大时，分页分批处理是一种常见的解决方案。在MySQL中，可以使用limit和offset进行分页查询，但是当数据量较大时，这种查询方式会导致性能下降。为了解决这个问题，可以采用以下方法：使用索引进行分页查询。使用游标进行分页查询。使用缓存进行分页查询。
普通写法：select * from buyer where sellerid=100 limit 100000,20 普通limit M, N 的翻页写法，在越往后翻页的过程中速度越慢，原因mysql会读取表中前M+N条数据，M越大，性能就越差，
其中第一种方法使用于任何数据库。为了减少网络通信，同时又提高查询速度，可以使用缓冲。即一次查询足够多的记录，保存在缓存中，传给客户，当客户需要查看指定记录时，从缓存中取出数据。具体实现方案为：假如每页10条记录，如果查看第5页记录，则一次查找的40-69共三十条记录，存入缓存。当选择上一页，..
数据库的多表大数据查询应如何优化? -
建议研究下，Hadoop,Hive等，可处理大数据。如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。如何实现不同数据库的数据查询分页有两种方法方法1: select 100 * from tbllendlist希望你能满意。
这个是因为你的DataGridCheckBoxColumn没有绑定数据的原因WPF里面的DataGrid有Virtualization提升绘制性能，会导致控件的复用你这儿的Info结构里面加个IsChecked属性，做个数据绑定就行了，
SQL查询数据量大,又不能分页,应该怎么办? -
优化思路：1、试试并发多线程访问，然后把多线程获取的结果合并在一起。2、做索引，加快查询速度。3、把经常查询的东西做缓存。
可以做一个存储过程，传入参数的方式，参数可以有显示第几页，分页大小，可以返回总行数和查询结果，
php+mysql优化,百万至千万级快速分页mysql性能到底能有多高 -
真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候，像下面这样：SELECT *FROM cityORDER BY id DESCLIMIT 100000, 15;上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec,通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。
不过分页每次都会新的查询，而且随着翻页，会越来越慢，其实我们想拿到一个句柄，然后向下游动，编译一部分数据(如10000行)将写文件一次(写文件细节不多说了，这个是最基本的),需要注意的时候每次buffer的数据，在用outputstream写入的时候，最好flush一下，将缓冲区清空下；接下来，执行一个没有where条件的SQL,会不会将说完了。