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1、32核心，30多G 内存，一千万的条目在时间上建立非聚集索引，用了 7 分钟。一亿的话，我这估计要大于70分钟。聚集索引时间更长。 这个需要索引排序，建立分支索引复合B树。
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2、时间肯定较长，不过估计12小时有可能做得完的，可以试一试，不行的话随时中断也可以的，不会造成数据回滚。
3、100万数据加索引要1分钟。索引跟类型关系很大，一般定长字段比变长字段简单，IO消耗小，时间节省，复合索引变长越多就越复杂，其次就是一表多索引，这种情况会衍生各种存储索引结构，就更费时间了。
4、35分钟左右。根据相关资料显示，oracle数据库表3000万数据用普通方式创建索引大概需要35分钟左右。
5、12小时。2000w数据的表占用内存应为2G，经过数据人员测试得知加索引要12小时。索引（index）是指一类特殊的数据结构，它由索引键和指向数据文件中相应记录的记录指针(或记录号)组成。
return table._.$hash1；} 这样插入数据前通过get_hash_table获取数据存放的表名。
你再建立一张数据记录表，这个表是用来记录你插入数据的条数的。你每次插入数据就调用存储过程，通过存储过程判断现在是第几条数据了，该向哪个表插入数据了，插入完成后再更新数据记录表。
1分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。
如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。
PHP mysql 分表实现 当数据量猛增的时候，我们都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。 专门做了一个简单的尝试，1 亿条数据，分100 张表。具体实现过程如下。
你再建立一张数据记录表，这个表是用来记录你插入数据的条数的。你每次插入数据就调用存储过程，通过存储过程判断现在是第几条数据了，该向哪个表插入数据了，插入完成后再更新数据记录表。
分库分表 你需要设计一条规则，根据主键去计算到那个库下的哪个表中去查找数据。一个表存储1亿条数据不现实，根本没法用 给你个思想：你可以分多台机器进行存储。
