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1.建立索引，尽岁橡闷可能把索引建立到你你经常比较的字段上，如select a,b,c,d from a where 索引字段＝值，这个索引字段最好是数值型数据
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2.慢有更多情况，
情况1：远程查询，其实可能查询不慢，由于数据量大，传输过程慢
情况2：WHERE 后面的比较数据太多，比如 like 类的语句
情况3：需要哪个字段只取那个字段就行了，比如select * from a与select b,c,d from a速度是有差距的
3.数据库定期维护，压缩，把不常用的数据备份后放入备份库里，查询时查备份库等
问题补充：
.第一条：建立索引，怎么建立，我也听说过，但不知道怎么使用
答：每种数据建立索引的方法有差异，比如SQL SERVER 2000中可对多个字段进行索引，比如SQL SERVER2000中有命令
CREATE INDEX
为给定表或视图创建索如皮引。
只有表或视图的所有者才能为表创建索引。表或视图的所有者可以随时创建索引，无论表中是否有数据。可以通过指定限定的数据库名称，为另一个数据乎弯库中的表或视图创建索引。
语法
CREATE [ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX index_name
ON { table | view } ( column [ ASC | DESC ] [ ,...n ] )
[ WITH index_option [ ,...n] ]
[ ON filegroup ]
index_option ::=
{ PAD_INDEX |
FILLFACTOR = fillfactor |
IGNORE_DUP_KEY |
DROP_EXISTING |
STATISTICS_NORECOMPUTE |
SORT_IN_TEMPDB
}
第三条：数据库定期维护，压缩：怎么个压缩法？及时备份数据到备份库查询备份库，那查询时不是还慢吗？
答：这个有压缩工具，基本上每种数据库都有自己的压缩数据库的工具
那就用sphinx 技术，目前这个是最好的，没有之一。
下面是我百度百科弄过来的，怎么使用还得你自己看白皮书了。
Sphinx的主要特性包括：
高速索引 (在新款CPU上,近10 MB/秒);
高速搜索胡历 (2-4G的文本量中平均查伏磨询速度不到0.1秒);
高可用性 (单CPU上最大可支持100 GB的文本,100M文档);
提供良好的相关性排名
支持分布式搜索;
提供文档摘要生成;
提供从MySQL内部的插件式存储引擎上搜索
支缺做斗持布尔,短语, 和近义词查询;
支持每个文档多个全文检索域(默认最大32个);
支持每个文档多属性;
支持断词;
支持单字节编码与UTF-8编码。[1]
卡顿问题可能是由于数据库查询效率低下导致的。当数据量达到10万物搜条时，可能需要更多的系统资源来查询和处理数据，并且查询时间也会变得更长。为了解决这个问题，您可岁旁以考虑以下几个方面：
1. 数据库优化：尝试将数据库表设计优化，包括索引和表结构。使用合适的索引可以加快数据查询的速度，而合理的表结构可以减少查询的开销。
2. 缓存：使用缓存可以减少对数据库的查询次数。将热门数据缓存在内存中，可以直接从内存中读取数据，减少数据库的压力。
3. 分页查询：将数据分页查询，一次只查询一部分数据，可以减少查询的开销。
4. 升级硬件：如果您的服务器硬件配置比较低，可以考虑升级硬件，增加服务器的内存和CPU。
综上所述，卡顿问题可能是由于数据库查询效率低下导致的，可以通过数据库优化、缓存、分页查询乎蚂橡和升级硬件等方式来解决。