将大 table 查询拆分为多个 table 子集的查询是否有意义？
Does it make sence to split big table querying into several queries to table subsets?
鉴于我们在关系数据库中有一个很大的table，我们需要查询。
我们有两个选择：
- 查询整个table
- 查询 table 内的数据子集，即从 1 到 1000 的行，然后是 1001 到 2000 等。
这种分离有意义吗？
是否取决于查询结构？
让我们添加一些数学运算。给定一些查询执行时间与 n^3 成正比，其中 n 是 table 中的行数。这意味着在第一种情况下查询执行时间与 n^3 成正比。至于第二个选项 - 它不同。总时间为 (n/3)^3 + (n/3)^3 + (n/3)^3 = n^3 / 9 哪个更好。
现实生活更复杂：在这种情况下查询将不一样，我们必须花一些时间将行限制为子集。
也可以限制数据库的连接数和并发数，这样我们就不能同时查询10个查询，至少速度是一样的。
但是这些理由有道理吗？这可能有助于减少一些大型 table 的时间开支吗？
这取决于很多标准。其中一些是：
数据库有多忙？那就是有多少并行查询
运行宁?
原因：如果有大量的query 运行ning或者任何有多个parallel session的query那么查询就大了table会很慢，而较小的会工作得更快。
小的table大的table分成了多少个？
原因：这里要考虑的一点是如果一个大的table被分割
分成几个小的 tables 和 运行 对每个较小的 tables 的查询，然后需要汇总各个结果。这可能需要一些时间，具体取决于查询。
正在执行查询类型
原因 : 如果您 运行 查询对某列具有过滤条件，并且您根据该列的值划分大 table ，那么可以根据查询条件跳过一些table，从而减少输出
总的来说，在这种情况下，与其将大的 table 分成较小的部分，不如 将 table 分区。范围分区可用于更大的 table 以加快查询执行速度。
鉴于我们在关系数据库中有一个很大的table，我们需要查询。
我们有两个选择：
- 查询整个table
- 查询 table 内的数据子集，即从 1 到 1000 的行，然后是 1001 到 2000 等。
这种分离有意义吗？
是否取决于查询结构？
让我们添加一些数学运算。给定一些查询执行时间与 n^3 成正比，其中 n 是 table 中的行数。这意味着在第一种情况下查询执行时间与 n^3 成正比。至于第二个选项 - 它不同。总时间为 (n/3)^3 + (n/3)^3 + (n/3)^3 = n^3 / 9 哪个更好。
现实生活更复杂：在这种情况下查询将不一样，我们必须花一些时间将行限制为子集。
也可以限制数据库的连接数和并发数，这样我们就不能同时查询10个查询，至少速度是一样的。
但是这些理由有道理吗？这可能有助于减少一些大型 table 的时间开支吗？
这取决于很多标准。其中一些是：
数据库有多忙？那就是有多少并行查询 运行宁?
原因：如果有大量的query 运行ning或者任何有多个parallel session的query那么查询就大了table会很慢，而较小的会工作得更快。
小的table大的table分成了多少个？
原因：这里要考虑的一点是如果一个大的table被分割 分成几个小的 tables 和 运行 对每个较小的 tables 的查询，然后需要汇总各个结果。这可能需要一些时间，具体取决于查询。
正在执行查询类型
原因 : 如果您 运行 查询对某列具有过滤条件，并且您根据该列的值划分大 table ，那么可以根据查询条件跳过一些table，从而减少输出
的时间
总的来说，在这种情况下，与其将大的 table 分成较小的部分，不如 将 table 分区。范围分区可用于更大的 table 以加快查询执行速度。