新换的公司，一个表中的数据竟然有29G之大，我顿时就懵了，更让我惊讶的是，还与另一个1G多的表做关联查询，真是让我摸不着头脑，尤其这是mysql数据库，也是惊出了我一身冷汗，好在还有优化的解决方案，下面简单谈一下我的解决方案。

  1. 尽量不要用inner join，内连接查询速度慢，建议为left jion。
  2. 建立索引，两个表中关联的字段都要加上key，可以为主键索引，唯一索引，普通索引等。
  3. limit 分段处理，每次取2000条，处理完之后再取数据处理。
  4. mysql数据库优化，将InnoDB的类型改为MyISAM,MyISAM数据引擎更适合大数据的搜索查询。
  5. 优化数据库，使用存储过程式查询，存储过程优势是查询一次后再次查询会很快。
  6. 利用Explain获取的信息来实现mysql优化，参考地址：http://www.cnblogs.com/promise-7/archive/2012/05/25/2517356.html

其实归根结底是数据库方面的优化，当然数据量很大的情况下，要提前预知好，更换数据库是避免查询宕机的关键，如果提前预知用oracle数据库的话，就不会出现现在的情况，现在改数据库，花费的代价很大。