我們的數據庫還在設計階段。
我們預計數據量將會很大，
一年的時間里，一張表，就會產生100億條數據，
表結構，如下
id,userid,createddate,等等
正常情況下，100億條記錄如果都存在一個表里，
那么如果通過userid來查尋一定很慢。
所以，請教各位
在查詢的性能優化上，
表結構，數據庫結構，
有什么好的建議，
用mysql實現，是否合適？
提示，業務需求中的一個特性是：
每個用戶都有一個userid，
用戶只會查自己的數據，不會查看別人的數據。
謝謝各位。
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所有的優化都包含兩方面，技術的優化和需求的優化。
單表100億肯定不是一個好做法。即使每條只有1k，總的也差不多有10T，再考慮到備份，更復雜了。mysql單表也不支持10T數據。
有一個辦法，是根據日期創建新的表插入數據。
另外在需求優化方面，可以是只查詢近期的數據，那樣速度最快。如果要查詢歷史數據，就單獨做一個接口。
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我很好奇什么應用能在一年達到100億的數據？還要用MySQL？
簡單的優化方法是分兩個表存儲，最近一段時間（如3個月）放在一個表里，其他放在歷史表里，一般只查詢第一個表。
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從硬件入手可以采取
1、最簡單的提升性能的方法就是提升硬件，增加硬件的投入效果立竿見影，不過這個主要是是投資方的可接受成本問題了。一般的來說從硬件方面的投資主要是購買大型機RS9000,購買磁盤柜（同時也是高可用的需要），增大內存。這些都可以提升系統的速度。
2、從軟件方面來說首先應該盡量使用64位的數據庫，同時數據庫應當建立在裸設備上。
3、對于億級別的數據通常是歷史數據，而百萬以及千萬級別的數據通常是交易數據，這兩種確實有很大區別，歷史數據多為了讀取，交易數據通常是可修改的，在建立索引的時候要考慮插入的問題。
4、通常有表分區功能的數據庫就不需要在設計上進行分表設計，只有在數據庫系統不提供該功能的時候才會采用分表設計。分區要建立在不同的磁盤上以提升IO性能。
從軟件架構和業務層面
1.使用SNA進行緩存如：memcached 和sina 的memcachedb；
2.ORMapping（如hibernate）的session緩存和線程級別緩存；
3.使用“領域模型驅動”的分析設計方法分析業務；
這里關鍵是"領域模型驅動設計"，因為性能之所以優化，而不是提升，是因為總有一天優化不下去；只有領域逐漸清晰才可能使系統具有伸縮性；
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100億條記錄如果都存在一個表里，這樣的速度mysql肯定是要被摒棄，就算oracle也吃不消這樣的數據量，你這一張表就吃掉N多dbf。建議把表結構分拆吧，比如說你查詢可以做一個聯合查詢接口或視圖，該視圖可以通過多張users表演化而來，先前的user表被拆分成若干表，對常用用戶的表單獨處理，對不常用的用戶會定時通過程序進行數據轉移,當然oracle的索引是少不了的，不過從根本上看這么大的數據量的表設計就有問題，或許從整個項目的構架上去考慮，重新設計才能正確解決這張表的性能問題。
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樓上的回答都可以參考一下
如果在mysql上只是提供查詢功能，是否可以這樣：
建立總表，存放歷史所有數據，再根據時間，比如2個月或者1個月一個表建立分表，如果只查詢某個人的信息的話，查詢分表就好了，要是進行統計的話，對總表進行操作，看情況增加緩存功能
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100億數據量大了，mysql單表好支持不了都少。如果不拆分數據，只能用分區來存儲了，查詢的優化就不說了。
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分表吧...你看你的100y數據是否都需要查詢或者調用..如果對查詢不是很高...可以做bigfile放棄數據庫存貯..靠文件流和偏移量讀取..
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mysql不合適，數據太大了！考慮一下創建物理索引
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兄弟,你只有做分表了.你可分成10000張表,把數據拆分開,平均放到這些表中,這樣每張表相當于100萬條數據,我想應該很快的.分表的具體方法我們可以再討論
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Mysql一張表有100億才很快的話 oracle早就關門了
oracle有100億也吃不消的
你可以分到多張表里 比如按月來分
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只能分拆表