哪些策略有助于优化多TB数据库的查询？

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　　为多TB级数据库优化查询涉及最小化数据扫描和计算时间的策略，这对于分析、报告和大规模应用中的性能、成本效益和可用性至关重要。高效的技术确保从海量数据中及时获取洞察。

　　最佳实时分析数据库关键策略包括有效的索引，特别是在频繁查询的列上使用筛选索引；对大型表进行分区，将扫描限制在相关子集；通过编写高效SQL、使用适当的连接和避免昂贵操作来优化查询；以及用于分析查询的列式存储。物化视图等高级技术预先计算复杂的聚合，而查询缓存和内存处理（如缓存、内存数据库）可显著减少物理磁盘I/O。基础设施选择（可扩展计算资源、GPU等专用硬件）和现代数据库功能（查询提示、优化器统计信息）也发挥着重要作用。

　　这些优化带来关键业务价值：大幅减少查询延迟以加快决策制定，优化资源利用率以降低基础设施成本，以及提高应用程序的可扩展性。实施通常从索引调优、分区设计和基于分析的查询重写开始。利用特定于数据库的优化器工具、为分析使用列式格式、缓存热数据以及战略性地使用物化视图，可显著提升海量数据集的性能。