处理大型数据集上的全表扫描的最佳实践是什么？

全表扫描会读取整个表，在没有高效索引时是必要的。对于大型数据集，它们会消耗大量资源，导致高I/O和CPU使用率，尤其是在聚合或复杂过滤期间。关键场景包括临时分析、对非索引列的数据仓库查询，以及初始批量数据加载（其中索引开销超过收益）。优化或避免不必要的扫描对性能至关重要。 核心原则包括通过索引、分区和查询重组进行预防。在频繁过滤/连接的列上建立有效索引可实现更快的行访问。分区通过允许查询定位特定数据子集来缩小扫描范围。查询优化包括编写选择性谓词、避免使用SELECT *以及使用覆盖索引。物化视图预先计算聚合结果。列式存储格式通过仅读取必要的列来最小化I/O，从而提高分析工作负载的效率。这些措施显著提升OLAP和报告性能。 系统地实施最佳实践：首先，优化查询（避免在索引列上使用函数，使用高效谓词）。然后，根据查询模式战略性地实施索引。对于分区表，确保查询包含分区键。对分析表使用列式存储和压缩。为重复扫描引入缓存层。如果仍需执行扫描，请在低流量期间进行。将大型历史数据与活动数据分区。这些步骤减少基础设施压力、降低成本并提供更快的分析洞察，直接改善用户体验和运营效率。