① 数据量大,维度多怎么sql做查询，
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
② 如何从10万条数据sql查询想要的数据
10万其实还好，不算太多，遵循的规则其实都差不多
1.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
2. 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‘ * ‘
4.减少访问数据库的次数，如使用临时表
5.适当建立索引
③ sql查询语句 数据量大
auto_result和audit_result的数据类型是什么？按照你说的是二进制字符串，那么是varchar？还是oracle的二进制clob？
④ 请问SQL如何实现批量查询
好像解决办法有点愚蠢，但是确实可以这么用
先把那1000多个号码导出成文本
然后在sqlserver里建一张表
create
table
shenfenzheng
(shengfenzheng_id
varchar(18));
然后把导出的文本用UE编辑成
insert
into
shenfenzheng
values
('xxxxxxxxxxxxxxxxxx');
insert
into
shenfenzheng
values
('yyyyyyyyyyyyyyyyyy');
.
.
.
共1000条
然后在sqlserver里执行上述语句，记得后边一定要带分号
然后写个查询
select
*
from
工资表
where
身份证号
in(select
shenfenzheng_id
from
shenfenzheng);
得到的就是你想要的结果
---------补充---------
你所说的用户是指客户端程序的用户，和数据库用户关系应该不大，各个客户端应该在程序里都有连接数据库的文件，也就是实际操作的用户连接数据库时用的都是数据库同一个用户，所以不用在每个用户下都建临时表
⑤ sql 大量数据分表查询
可以，这个就像你分页的时候，当一个表的数据量太大， 你就不可能一次性全查出来，得规定查出多少条，然后下一页的时候再是后面多少条，具体实现就自己写了。我这里给你个分页的SQL，oracle的分页。
SELECT * FROM (
SELECT a.*, ROWNUM rm FROM(
SELECT * FROM tableName
) a WHERE ROWNUM <=10
) WHERE rm>5
这里是查出6~10条数据,你可以按这个思路去做做。
⑥ sql2008数据库，九百万条数据，如何快速查询
根据你说的需求：
"可程序中需要查询每行的所有数据"、“查询全部九百万条数据”
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这样的需求跟索引没有关系了（因为已经肯定是走全表扫描的了），要提高效率的办法就是：1、提高硬盘的io速度；2、增加内存以使sql server有更多的缓存。
另外，你程序不要一次性取那么多数据返回，这样会拖死的，建议你考虑变换下处理逻辑（如：分批取回--可以根据id列值进行分批；将数据直接在服务端存成文本再传回本地处理）。
"而是需要根据这些数据逐一进行其他功能的操作，这款程序是不联网的"
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就算这样的话,也不能一次性把9百万数据一次性取回,如果你非要取出来再操作的话，那你得考虑分批去取。或者你把处理逻辑写在存储过程，然后由SQL SERVER本身去完成逻辑处理。总之，不管怎样，你也是得优化你现在的处理逻辑（现有处理逻辑我觉得不合理，效率很低下）。
“真正部署到电力网的服务器上速度会不会提高呢”
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服务器当然比你本地要快得多啦，硬件配置根本就不同一个级别,但不管怎样，还是建议你参考上面的建议优化你的处理逻辑才行，否则，你系统的效率将很低。
⑦ SQL查询大量数据问题
1. 对检索的条件项建索引
2. 将数据按照时间分区或者分表存储。
3. 将历史的不需要的数据导出后者存储到其他磁盘。