应避免SELECT *，通过限定字段、分页查询、建立索引、分区表、异步导出和采样等手段优化大数据量查询。1. 只查必要字段减少I/O；2. 用键值分页替代OFFSET避免深分页性能问题；3. 在WHERE、ORDER BY字段建索引，避免函数干扰；4. 大表按时间或范围分区，减少扫描量；5. 非实时场景采用异步导出，后台分批处理；6. 允许时使用采样或预计算汇总表降低负载。核心是减少数据库压力，提升查询效率。

大数据量查询直接用 SELECT * 容易导致内存溢出、响应慢甚至数据库宕机。关键在于减少数据扫描量、优化传输和提升执行效率。以下是实用的处理方式。

1. 限制返回字段

只查需要的列，避免 SELECT *。

比如表有 50 个字段，但只需要 ID 和姓名：

• 错误写法： SELECT * FROM users;
• 正确写法： SELECT id, name FROM users;

减少 I/O 和网络传输开销，尤其当存在大字段（如 TEXT、BLOB）时效果明显。

2. 分页查询（LIMIT + OFFSET 或键值分页）

避免一次性拉取百万行数据。使用分页逐步获取。

常见做法：

• 基础分页： SELECT id, name FROM users LIMIT 1000 OFFSET 50000;
• 性能更好：用主键或索引字段做条件：
  SELECT id, name FROM users WHERE id > 100000 ORDER BY id LIMIT 1000;

OFFSET 在深分页时性能差，推荐基于上一页最大 ID 继续下一页。

3. 建立有效索引

确保 WHERE、ORDER BY、JOIN 的字段有合适索引。

例如查询某天的订单：

• 在 create_time 字段上建索引；
• 复合查询时使用联合索引，如 (status, create_time)；
• 避免在索引列上使用函数，如 WHERE YEAR(create_time)=2024，应改写为范围查询。

4. 使用分区表

对超大表按时间或范围分区，查询时只扫描相关分区。

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比如日志表按月分区，查 3 月数据就不用扫全年。

• MySQL 支持 RANGE、LIST、HASH 分区；
• PostgreSQL 和 Oracle 分区功能更强大；
• 合理设计分区策略能极大减少扫描行数。

5. 异步导出或后台任务

用户不需要实时看到全部结果时，不要在页面直接执行大数据 SELECT。

建议做法：

• 提交查询请求后返回任务 ID；
• 后台用脚本分批导出到 CSV 文件；
• 通过邮件或下载链接提供结果。

6. 考虑近似查询或采样

如果不要求精确结果，可用采样降低负载。

例如统计分析时：

• SELECT … FROM table TABLESAMPLE SYSTEM(10); — 抽样 10% 数据（PostgreSQL）；
• 用 COUNT(*) OVER() 改为估算值；
• 预计算汇总表，定时更新。

基本上就这些。核心是“别让数据库做太多事”，查得少、分着查、索引跟上，再配合架构设计，就能稳定应对大数据量场景。