关于oracle的更新效率问题，select时很快，但update就很慢
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。23:26 提问
请问这里的update sql怎么优化，数据比较多的时候
update cbs_contractlife
set back_date =to_date('','yyyy-mm-dd')
where policy_code =''
and status ='1';
update cbs_receiptinfo set back_date = to_date('','yyyy-mm-dd')
where policy_id = (select policy_id from cbs_contractlife where policy_code =''
and rec_type ='0';
就这两个sql，只不过量比较大，三万条，好吧也不是很大，但是oracle要跑40分钟，然后两道就不乐意了，这要怎么改啊，要创建新的表吗
按赞数排序
加上索引，语句优化
policy_code和policy_id上建索引。另外如果一次update的数据量比较多，不要一次性提交，分批次更新提交。
主键是SEQ_ID
主键仍为SEQ_ID
cbs_contractlife.policy_code
cbs_contractlife.status
cbs_receiptinfo.policy_id
cbs_receiptinfo.rec_type
四个字段建索引
如果存在索引，可以做下索引重建
如果存在索引，可以做下索引重建
update cbs_contractlife set back_date =to_date('','yyyy-mm-dd') where policy_code ='' and status ='1';
//这条语句速度应该不慢，如果慢的话，在cbs_contractlife的policy_code上加索引
update cbs_receiptinfo set back_date = to_date('','yyyy-mm-dd') where policy_id = (select policy_id from cbs_contractlife where policy_code ='' ) and rec_type ='0';
//在表cbs_contractlife增加policy_code索引
准确详细的回答，更有利于被提问者采纳，从而获得C币。复制、灌水、广告等回答会被删除，是时候展现真正的技术了！
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sql 数据量很大 有where 和order by，不加order by 速度很快，加了就很慢，为什么？
order by 难道是 在where 前面？
我想知道order by 和where的执行顺序，理论上order by 是先where完毕在排序，为什么不加order by的时候，速度会快我先select *
into #table from Table where ，然后select * from #table order by 反而很快，就违背了先执行where 然后order by 的说法求原理
我有更好的答案
order by在where后面，通过where条件把数据检索出来，而order by是把检索出来的数据进行排序，所以加了order by会慢一点。拓展回答：SQL语言的组成：一个SQL数据库是表(Table)的集合，它由一个或多个SQL模式定义。一个SQL表由行集构成，一行是列的序列(集合)，每列与行对应一个数据项。一个表或者是一个基本表或者是一个视图。基本表是实际存储在数据库的表，而视图是由若干基本表或其他视图构成的表的定义。一个基本表可以跨一个或多个存储文件，一个存储文件也可存放一个或多个基本表。每个存储文件与外部存储上一个物理文件对应。用户可以用SQL语句对视图和基本表进行查询等操作。在用户角度来看，视图和基本表是一样的，没有区别，都是关系(表格)。SQL用户可以是应用程序，也可以是终端用户。SQL语句可嵌入在宿主语言的程序中使用，宿主语言有FORTRAN，COBOL，PASCAL，PL/I，C和Ada语言等。SQL用户也能作为独立的用户接口，供交互环境下的终端用户使用。
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order by在where后面，通过where条件把数据检索出来，而order by是把检索出来的数据进行排序，所以加了order by会慢一点
本回答被网友采纳
order by 是查询排序，你想啊，只把符合条件的数据都找出来和要把数据找出来还要按某一列进行按大或小排序哪个用的时候多啊。所以数据量大时不排序肯定是省时间的。
order by是用来排序的，如果刚开始的数据库没有按照你想要的顺序排列的话，用order by的时候就会使得数据库中的数据重新排列，这样执行起来就慢了，况且表中的记录也蛮多的，如果记录较少的话，就没什么快慢之分了查询的语法 order by
必须在最后建议 添加索引
order by 要根据查询的数据进行排序处理,所以比不带order by 条件查询要慢
今天也遇到了，楼主当时问题解决了吗
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。&& 对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题，
但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。
&& 为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步
&&&1、同步和异步的区别和联系
&&&&&&&& 所谓同步，可以理解为在执行完一个函数或方法之后，一直等待系统返回值或消息，这时程序是出于阻塞的，只有接收到
&&&&&&&&返回的值或消息后才往下执行其它的命令。
&&&&&&& 异步，执行完函数或方法后，不必阻塞性地等待返回值或消息，只需要向系统委托一个异步过程，那么当系统接收到返回
&&&&&&& 值或消息时，系统会自动触发委托的异步过程，从而完成一个完整的流程。
&&&&&&&& 同步在一定程度上可以看做是单线程，这个线程请求一个方法后就待这个方法给他回复，否则他不往下执行(死心眼)。
&&&&&&& 异步在一定程度上可以看做是多线程的(废话，一个线程怎么叫异步)，请求一个方法后，就不管了，继续执行其他的方法。
&&&&&&& 同步就是一件事，一件事情一件事的做。&&&&&&& 异步就是，做一件事情，不引响做其他事情。&&&&&&& 例如：吃饭和说话，只能一件事一件事的来，因为只有一张嘴。& & & & & & & & 但吃饭和听音乐是异步的，因为，听音乐并不引响我们吃饭。
&&&&&&& 对于Java程序员而言，我们会经常听到同步关键字synchronized，假如这个同步的监视对象是类的话，那么如果当一个对象
& & & & 访问类里面的同步方法的话，那么其它的对象如果想要继续访问类里面的这个同步方法的话，就会进入阻塞，只有等前一个对象
& & & & 执行完该同步方法后当前对象才能够继续执行该方法。这就是同步。相反，如果方法前没有同步关键字修饰的话，那么不同的对象
& & & & 可以在同一时间访问同一个方法，这就是异步。
&&&&&&& 在补充一下(脏数据和不可重复读的相关概念):
&&&&&&&脏数据
　　脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这
个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据(Dirty Data)，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。
&&&& 不可重复读
　　不可重复读是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读
& &2、如何处理并发和同步
& & & & 今天讲的如何处理并发和同同步问题主要是通过锁机制。
& & & &我们需要明白，锁机制有两个层面。
& & & &一种是代码层次上的，如java中的同步锁，典型的就是同步关键字synchronized，这里我不在做过多的讲解，
& & & &感兴趣的可以参考:
& & & &另外一种是数据库层次上的，比较典型的就是悲观锁和乐观锁。这里我们重点讲解的就是悲观锁（传统的物理锁）和乐观锁。
& & & &悲观锁(Pessimistic Locking):& & & &
& & & &悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自&外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，
& & & &在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。
& & & &悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能&真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统
& & & &中实现了加锁机制，也无法保证外部系&统不会修改数据）。&
& & & &一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用：&
& & & &select * from account where name=&Erica& for
& & & &这条
sql 语句锁定了
account 表中所有符合检索条件（
name=&Erica& ）的记录。
& & & &本次事务提交之前（事务提交时会释放事务过程中的锁），外界无法修改这些记录。
& & & &Hibernate 的悲观锁，也是基于数据库的锁机制实现。
& & & &下面的代码实现了对查询记录的加锁：
& & & &String hqlStr ="from TUser as user where
user.name='Erica'";
& & & & Query query =
session.createQuery(hqlStr);
& & & & query.setLockMode("user",LockMode.UPGRADE);
& & & &List userList = query.list();// 执行查询，获取数据
& & & &query.setLockMode 对查询语句中，特定别名所对应的记录进行加锁（我们为&TUser 类指定了一个别名
&user& ），这里也就是对
& & & 返回的所有
user 记录进行加锁。&
& & & 观察运行期
Hibernate 生成的
SQL 语句：
& & & select tuser0_.id as id, tuser0_.name as name,
tuser0_.group_id& & & as group_id, tuser0_.user_type as user_type, tuser0_.sex as
sex& & & from t_user tuser0_ where (tuser0_.name='Erica' ) for
update& & &这里
Hibernate 通过使用数据库的
for update 子句实现了悲观锁机制。
& & & Hibernate 的加锁模式有：
& & & &O LockMode.NONE ：
无锁机制。
& & & &O LockMode.WRITE ：
Hibernate 在
Update 记录的时候会自动获取& & & &O LockMode.READ ：
Hibernate 在读取记录的时候会自动获取。
& & & 以上这三种锁机制一般由
Hibernate 内部使用，如
Hibernate 为了保证
Update& & & 过程中对象不会被外界修改，会在
save 方法实现中自动为目标对象加上
WRITE 锁。
& & & &O LockMode.UPGRADE ：利用数据库的
for update 子句加锁。
& & & &O LockMode. UPGRADE_NOWAIT ：
Oracle 的特定实现，利用
for& & & update nowait 子句实现加锁。
& & & 上面这两种锁机制是我们在应用层较为常用的，加锁一般通过以下方法实现：
& & & Criteria.setLockMode& & & Query.setLockMode& & & Session.lock& & & 注意，只有在查询开始之前（也就是
Hiberate 生成
SQL 之前）设定加锁，才会
& & & 真正通过数据库的锁机制进行加锁处理，否则，数据已经通过不包含
for update& & & 子句的
Select SQL 加载进来，所谓数据库加锁也就无从谈起。
& & & 为了更好的理解select... for update的锁表的过程，本人将要以mysql为例，进行相应的讲解
& & & 1、要测试锁定的状况，可以利用MySQL的Command Mode ，开二个视窗来做测试。
& & & & & 表的基本结构如下:
& & & & &&
& & & & & &表中内容如下:
& & & & & &
& & & & & 开启两个测试窗口，在其中一个窗口执行select * from ta for update0
& & & & & 然后在另外一个窗口执行update操作如下图:
& & & & &&
& & & & & 等到一个窗口commit后的图片如下:
& & & & &&
& & & & & &到这里，悲观锁机制你应该了解一些了吧~
& & & & & &需要注意的是for update要放到mysql的事务中，即begin和commit中，否者不起作用。
& & & & & &至于是锁住整个表还是锁住选中的行，请参考:
& & & & & &
&&&&&&&&&& &至于hibernate中的悲观锁使用起来比较简单，这里就不写demo了~感兴趣的自己查一下就ok了~
& & & & & &
&&&&&&&& &乐观锁(Optimistic Locking):&&&&&&&&&&&&&&&& 相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依
靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。但随之
而来的就是数据库
性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。
如一个金融系统，当某个操作员读取用户的数据，并在读出的用户数
据的基础上进
行修改时（如更改用户帐户余额），如果采用悲观锁机制，也就意味着整个操作过
程中（从操作员读出数据、开始修改直至提交修改结果的全
过程，甚至还包括操作
员中途去煮咖啡的时间），数据库记录始终处于加锁状态，可以想见，如果面对几
百上千个并发，这样的情况将导致怎样的后果。
观锁机制在一定程度上解决了这个问题。
&&&&&&&& 乐观锁，大多是基于数据版本
Version ）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通
过为数据库表增加一个
&version& 字段来
读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提
交数据的版本数据与数据
库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据
版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。
对于上面修改用户帐户信息
的例子而言，假设数据库中帐户信息表中有一个
version 字段，当前值为
1 ；而当前帐户余额字段（
balance ）为
A 此时将其读出
version=1 ），并从其帐户余额中扣除
$100-$50 ）。
2 在操作员
A 操作的过程中，操作员
B 也读入此用户信息（
version=1 ），并
户余额中扣除
$100-$20 ）。
A 完成了修改工作，将数据版本号加一（
version=2 ），连同帐户扣
除后余额（
balance=$50 ），提交
至数据库更新，此时由于提交数据版本大
于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录
version 更新为
B 完成了操作，也将版本号加一
version=2 ）试图向数据库提交数
balance=$80 ），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员
数据版本号为
2 ，数据库记录当前版
2 ，不满足
& 提交版本必须大于记
录当前版本才能执行更新
& 的乐观锁策略，因此，操作员
B 的提交被驳回。
这样，就避免了操作员
version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作
A 的操作结果的可能。
从上面的例子可以看出，乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销（操作员
B 操作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系
统整体性能表现。
需要注意的是，乐观锁机制往往基于系统中的数据存储
逻辑，因此也具备一定的局
限性，如在上例中，由于乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户
余额更新操作不受我们系统的控制，因此可能
会造成脏数据被更新到数据库中。在
系统设计阶段，我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性，并进行相应调整（如
将乐观锁策略在数据库存储过程中实
现，对外只开放基于此存储过程的数据更新途
径，而不是将数据库表直接对外公开）。
Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。如果不用考虑外
部系统对数
据库的更新操作，利用
Hibernate 提供的透明化乐观锁实现，将大大提升我们的
Hibernate 中可以通过
class 描述符的
optimistic-lock 属性结合
version描述符指定。
现在，我们为之前示例中的
User 加上乐观锁机制。
1 ． 首先为 User 的POJO class
package com.xiaohao.
public class User {
private String userN
public int getVersion() {
public void setVersion(int version) {
this.version =
public Integer getId() {
public void setId(Integer id) {
public String getUserName() {
return userN
public void setUserName(String userName) {
this.userName = userN
public String getPassword() {
public void setPassword(String password) {
this.password =
public User() {}
public User(String userName, String password) {
this.userName = userN
this.password =
&&&&&&& 然后是User.hbm.xml
&?xml version="1.0"?&
&!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC
"-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN"
"http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd"&
&hibernate-mapping package="com.xiaohao.test"&
&class name="User"
table="user" optimistic-lock="version" &
&id name="id"&
&generator class="native" /&
&!--version标签必须跟在id标签后面--&
&version column="version" name="version"
&property name="userName"/&
&property name="password"/&
&/hibernate-mapping&
注意 version 节点必须出现在 ID 节点之后。 这里我们声明了一个 version 属性，用于存放用户的版本信息，保存在 User 表的version中 optimistic-lock
属性有如下可选取值：
&O none无乐观锁
&O version通过版本机制实现乐观锁
&O dirty通过检查发生变动过的属性实现乐观锁
&O all通过检查所有属性实现乐观锁
version 实现的乐观锁机制是
Hibernate 官方推荐的乐观锁实现，同时也
Hibernate 中，目前唯一在数据对象脱离
Session 发生修改的情况下依然有效的锁机
制。因此，一般情况下，我们都选择
version 方式作为
Hibernate 乐观锁实现机制。
配置文件hibernate.cfg.xml和UserTest测试类
&& hibernate.cfg.xml
&!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC
"-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN"
"http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-configuration-3.0.dtd"&
&hibernate-configuration&
&session-factory&
&!-- 指定数据库方言 如果使用jbpm的话，数据库方言只能是InnoDB--&
&property name="dialect"&org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect&/property&
&!-- 根据需要自动创建数据表 --&
&property name="hbm2ddl.auto"&update&/property&
&!-- 显示Hibernate持久化操作所生成的SQL --&
&property name="show_sql"&true&/property&
&!-- 将SQL脚本进行格式化后再输出 --&
&property name="format_sql"&false&/property&
&property name="current_session_context_class"&thread&/property&
&!-- 导入映射配置 --&
&property name="connection.url"&jdbc:mysql:///user&/property&
&property name="connection.username"&root&/property&
&property name="connection.password"&123456&/property&
&property name="connection.driver_class"&com.mysql.jdbc.Driver&/property&
&mapping resource="com/xiaohao/test/User.hbm.xml" /&
&/session-factory&
&/hibernate-configuration&
　　UserTest.java
package com.xiaohao.
import org.hibernate.S
import org.hibernate.SessionF
import org.hibernate.T
import org.hibernate.cfg.C
public class UserTest {
public static void main(String[] args) {
Configuration conf=new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session session=sf.getCurrentSession();
Transaction tx=session.beginTransaction();
User user=new User("小浩","英雄");
session.save(user);
session.createSQLQuery("insert into user(userName,password) value('张英雄16','123')")
.executeUpdate();
User user=(User) session.get(User.class, 1);
user.setUserName("221");
session.save(user);
System.out.println("恭喜您，用户的数据插入成功了哦~~");
tx.commit();
　　每次对 TUser 进行更新的时候，我们可以发现，数据库中的 version 都在递增。
下面我们将要通过乐观锁来实现一下并发和同步的测试用例:
这里需要使用两个测试类，分别运行在不同的虚拟机上面，以此来模拟多个用户同时操作一张表,同时其中一个测试类需要模拟长事务
UserTest.java
package com.xiaohao.
import org.hibernate.S
import org.hibernate.SessionF
import org.hibernate.T
import org.hibernate.cfg.C
public class UserTest {
public static void main(String[] args) {
Configuration conf=new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session session=sf.openSession();
Session session2=sf.openSession();
User user=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
User user2=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
System.out.println(user.getVersion());
System.out.println(user2.getVersion());
Transaction tx=session.beginTransaction();
user.setUserName("101");
tx.commit();
System.out.println(user.getVersion());
System.out.println(user2.getVersion());
System.out.println(user.getVersion()==user2.getVersion());
Transaction tx2=session2.beginTransaction();
user2.setUserName("4468");
tx2.commit();
　　UserTest2.java
package com.xiaohao.
import org.hibernate.S
import org.hibernate.SessionF
import org.hibernate.T
import org.hibernate.cfg.C
public class UserTest2 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Configuration conf=new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session session=sf.openSession();
Session session2=sf.openSession();
User user=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
Thread.sleep(10000);
User user2=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
System.out.println(user.getVersion());
System.out.println(user2.getVersion());
Transaction tx=session.beginTransaction();
user.setUserName("100");
tx.commit();
System.out.println(user.getVersion());
System.out.println(user2.getVersion());
System.out.println(user.getVersion()==user2.getVersion());
Transaction tx2=session2.beginTransaction();
user2.setUserName("4468");
tx2.commit();
操作流程及简单讲解: 首先启动UserTest2.java测试类，在执行到Thread.sleep(10000);这条语句的时候，当前线程会进入睡眠状态。在10秒钟之内
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 启动UserTest这个类，在到达10秒的时候，我们将会在UserTest.java中抛出下面的异常:
Exception in thread "main" org.hibernate.StaleObjectStateException: Row was updated or deleted by another transaction (or unsaved-value mapping was incorrect): [com.xiaohao.test.User#5]
at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.check(AbstractEntityPersister.java:1932)
at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.update(AbstractEntityPersister.java:2576)
at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.updateOrInsert(AbstractEntityPersister.java:2476)
at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.update(AbstractEntityPersister.java:2803)
at org.hibernate.action.EntityUpdateAction.execute(EntityUpdateAction.java:113)
at org.hibernate.engine.ActionQueue.execute(ActionQueue.java:273)
at org.hibernate.engine.ActionQueue.executeActions(ActionQueue.java:265)
at org.hibernate.engine.ActionQueue.executeActions(ActionQueue.java:185)
at org.hibernate.event.def.AbstractFlushingEventListener.performExecutions(AbstractFlushingEventListener.java:321)
at org.hibernate.event.def.DefaultFlushEventListener.onFlush(DefaultFlushEventListener.java:51)
at org.hibernate.impl.SessionImpl.flush(SessionImpl.java:1216)
at org.hibernate.impl.SessionImpl.managedFlush(SessionImpl.java:383)
at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.commit(JDBCTransaction.java:133)
at com.xiaohao.test.UserTest2.main(UserTest2.java:21)
&UserTest2代码将在 tx.commit() 处抛出 StaleObjectStateException 异 常，并指出版本检查失败，当前事务正在试图提交一个过期数据。通过捕捉这个异常，我 们就可以在乐观锁校验失败时进行相应处理
& &3、常见并发同步案例分析
&&& 案例一:订票系统案例，某航班只有一张机票，假定有1w个人打开你的网站来订票，问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑
&&&&&&&&&&&&&& 的并发读写问题)
&&& 问题，1w个人来访问，票没出去前要保证大家都能看到有票，不可能一个人在看到票的时候别人就不能看了。到底谁能抢到，那得看这个人的&运气&（网
&&&&&&&&&&&& 络快慢等）
其次考虑的问题，并发，1w个人同时点击购买，到底谁能成交？总共只有一张票。
首先我们容易想到和并发相关的几个方案 ：
锁同步同步更多指的是应用程序的层面，多个线程进来，只能一个一个的访问，java中指的是syncrinized关键字。锁也有2个层面，一个是java中谈到的对
象锁，用于线程同步；另外一个层面是数据库的锁；如果是分布式的系统，显然只能利用数据库端的锁来实现。
假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制，如何保证1w个人还能同时看到有票，显然会牺牲性能，在高并发网站中是不可取的。使用hibernate后我们
提出了另外一个概念：乐观锁、悲观锁（即传统的物理锁）；
采用乐观锁即可解决此问题。乐观锁意思是不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据的并发可读性又保证保存数据的排他性，保
证性能的同时解决了并发带来的脏数据问题。
hibernate中如何实现乐观锁：
前提：在现有表当中增加一个冗余字段，version版本号, long类型
1）只有当前版本号》=数据库表版本号，才能提交
2）提交成功后，版本号version ++
实现很简单：在ormapping增加一属性optimistic-lock="version"即可，以下是样例片段
&hibernate-mapping&
&class name="com.insigma.stock.ABC" optimistic-lock="version" table="T_Stock" schema="STOCK"&
案例二、股票交易系统、银行系统，大数据量你是如何考虑的
首先，股票交易系统的行情表，每几秒钟就有一个行情记录产生，一天下来就有（假定行情3秒一个） 股票数量&20&60*6 条记录，一月下来这个表记录数
量多大？ oracle中一张表的记录数超过100w后 查询性能就很差了，如何保证系统性能？
再比如，中国移动有上亿的用户量，表如何设计？把所有用于存在于一个表么？
所以，大数量的系统，必须考虑表拆分-（表名字不一样，但是结构完全一样），通用的几种方式：（视情况而定）
1）按业务分，比如 手机号的表，我们可以考虑 130开头的作为一个表，131开头的另外一张表 以此类推
2）利用oracle的表拆分机制做分表
3）如果是交易系统，我们可以考虑按时间轴拆分，当日数据一个表，历史数据弄到其它表。这里历史数据的报表和查询不会影响当日交易。
当然，表拆分后我们的应用得做相应的适配。单纯的or-mapping也许就得改动了。比如部分业务得通过存储过程等
此外，我们还得考虑缓存
这里的缓存，指的不仅仅是hibernate，hibernate本身提供了一级二级缓存。这里的缓存独立于应用，依然是内存的读取，假如我们能减少数据库频繁的访
问，那对系统肯定大大有利的。比如一个电子商务系统的商品搜索，如果某个关键字的商品经常被搜，那就可以考虑这部分商品列表存放到缓存（内存中
去），这样不用每次访问数据库，性能大大增加。
简单的缓存大家可以理解为自己做一个hashmap，把常访问的数据做一个key，value是第一次从数据库搜索出来的值，下次访问就可以从map里读取，而不
读数据库；专业些的目前有独立的缓存框架比如memcached 等，可独立部署成一个缓存服务器。
4、常见的提高高并发下访问的效率的手段
&&&&& 首先要了解高并发的的瓶颈在哪里？
&&&& 1、可能是服务器网络带宽不够
&&&& 2.可能web线程连接数不够
&&&&&3.可能数据库连接查询上不去。
&&&& 根据不同的情况，解决思路也不同。
像第一种情况可以增加网络带宽，DNS域名解析分发多台服务器。
负载均衡，前置代理服务器nginx、apache等等
数据库查询优化，读写分离，分表等等
&& 最后复制一些在高并发下面需要常常需要处理的内容:
尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。
用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。
优化数据库查询语句，减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句（仅耗时较长的查询做优化）。
优化数据库结构，多做索引，提高查询效率。
统计的功能尽量做缓存，或按每天一统计或定时统计相关报表，避免需要时进行统计的功能。
能使用静态页面的地方尽量使用，减少容器的解析（尽量将动态内容生成静态html来显示）。
解决以上问题后，使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。
好吧，简单的高并发和同步就到这里吧~~
任何问题可以发送值邮箱:~
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