基于表分区的火车售票海量数据的优化研究

在推行火车票实行实名制的同时,由于旅客信息量过大,造成数据处理速度非常慢,如何才能将该速度提高到用户满意的程度,本文提出使用表分区技术来进行优化。文章在介绍表分区工作原理的基础上,提出使用范围和列表两种分区技术,并以虚拟实名制火车票销售表作为原始数据,分别进行常规表和分区表的查询测试,经范围分区和列表分区优化后的表比常规表查询效率分别提高了55%和42%。结果表明,在访问海量数据时使用表分区技术能有效组织数据、合理利用磁盘空间、降低管理数据的成本、缩短搜索时间,从而达到性能优化的目的。