大數(shù)據(jù)批量鍵值怎么快速查詢，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
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一般選擇數(shù)據(jù)庫來存放數(shù)據(jù)，并借助數(shù)據(jù)表的索引來加快檢索速度。利用索引查找數(shù)據(jù)，即使數(shù)據(jù)總量達到有10億，對于單條記錄的查找效率大約在數(shù)十毫秒（復(fù)雜度為LogN）。但是，如果需要查詢的鍵值很多，比如多達幾千甚至幾萬的時候，如果每次都獨立查找，那讀取和比較也會累積到幾萬甚至幾十萬次，時間延遲由此也會漲到幾十分鐘甚至小時級別，這時候再簡單地使用數(shù)據(jù)庫索引對于用戶體驗必然是難以容忍的了。
比如下面這樣的查詢：
結(jié)構(gòu)如下：
| 字段 | 類型 | 備注 |
| id | long | 1000000000001開始自增 |
| data | string | 隨機字符串（長度為 180 字節(jié)） |
對這樣結(jié)構(gòu)的6億條數(shù)據(jù)，從中取1萬個隨機id對應(yīng)的記錄，用Oracle大約就需要120 秒了。
使用的SQL大概這樣：select * from testdata where id in (…)
另外由于in中的個數(shù)最大1000個，還需要多次查詢后的結(jié)果再合并，處理起來也比較麻煩。
同樣的數(shù)據(jù)，用集算器來處理，代碼簡單且查找高效，看下面這個例子：
| A | B | |
| 1 | =file("testdata.ctx").create() | //打開組表文件testdata.ctx |
| 2 | =A1.index@3(id_idx) | //加載三級索引 |
| 3 | =keys | //待查找的隨機鍵值序列 |
| 4 | =A1.icursor(;A3.contain(id),id_idx) | //利用組表索引id_idx查找 |
這里使用了集算器組表功能，基于高性能索引和批量鍵值查找，可以有效地應(yīng)對這種場景。該場景下，集算器查詢僅用了20秒，相比Oracle的120秒提升了6倍。
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