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1.Describe the structure of relational databases,
2.Interpret and create entity relationship diagrams and relational schamas that describe the contents of specific criteria, and retrieve such data from MySQL an teradata databases that contain over one million rows of data.
3.Execute practices that limit the impact of your queries on other coworkers.
4. Summarize rows of data using aggregate function and segment aggregations according to specified variables.
5. Combine and manipulate data from multiple tables, across a database.
6.Retrieve records and compute calculations that are dependent on dynamic data features. And translate data analysis questions into SQL queries.
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。
mysql处理大数据很困难吧，不建议使用mysql来处理大数据。
mysql有个针对大数据的产品，叫infobright，可以看看，不过好像是收费的。
或者研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。
如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。
当然如果是简单的查询，mysql如果做好索引，可能可以提高性能。
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)