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表的结构再简单，也架不住数据量庞大啊。只有2个字段的表，查询语句上好像也做不出什么优化。个人想法是，防伪码不会经常被查。一般一个防伪码被查个两三次就差不多了吧，是否可以考虑把建立时间较久远的防伪码去除，只保留一段时间以内的。或者按序列号创建时间分表存储数据，时间较为久远的数据单独放一张表；近期的新序列号放在另一张表，增加序列号生成时间字段。但凡在一定的创建时间之前的老序列号，就去查老表老数据，否则就查新表新数据。序列号的生成应该是有规律的吧，大数据只能分表来提升查询效率。
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在mysql的information_schema下有存储数据库基本信息的数据字典表，可以通过查询tables表来获得所需要的表相关信息。
使用子查询优化大数据量分页查询
这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
使用id限定优化大数据量分页查询
使用这种方式需要先假设数据表的id是连续递增的，我们根据查询的页数和查询的记录数可以算出查询的id的范围，可以使用 id between and 来查询：
当然了，也可以使用in的方式来进行查询，这种方式经常用在多表关联的情况下，使用其他表查询的id集合来进行查询：
但是使用这种in查询方式的时候要注意的是，某些MySQL版本并不支持在in子句中使用limit子句。
参考 sql优化之大数据量分页查询（mysql） - yanggb - 博客园 (cnblogs.com)
select * from 表名 查询出来所有数据
select * from 表名 where 条件 根据条件查询
select * from 表名 limit 开始下标,每页展示条数 分页处理
再或者就是取写存储器了，自行百度
（1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：
ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.
（2） WHERE子句中的连接顺序．：
ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.
（3） SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：
ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间
（4） 减少访问数据库的次数：
ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等；
（5） 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200
（6） 使用DECODE函数来减少处理时间：
使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.
（7） 整合简单,无关联的数据库访问：
如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)
（8） 删除重复记录：
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
（9） 用TRUNCATE替代DELETE：
当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)
（10） 尽量多使用COMMIT：
只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少:
COMMIT所释放的资源:
a. 回滚段上用于恢复数据的信息.
b. 被程序语句获得的锁
c. redo log buffer 中的空间
查询大量数据的,如果出现如下情况,就说明最大内存已经耗尽:
可临时修改脚本使用内存大小进行处理:
注意：
当使用libmysqlclient作为库时，PHP的内存限制将不会计算用于结果集的内存，除非将数据读入PHP变量。与mysqlnd的内存占用将包括完整的结果集。
由于缓冲查询是默认的，下面的示例将演示如何使用每个API执行无缓冲的查询。
