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大数据批量键值怎么快速查询，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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一般选择数据库来存放数据，并借助数据表的索引来加快检索速度。利用索引查找数据，即使数据总量达到有10亿，对于单条记录的查找效率大约在数十毫秒（复杂度为LogN）。但是，如果需要查询的键值很多，比如多达几千甚至几万的时候，如果每次都独立查找，那读取和比较也会累积到几万甚至几十万次，时间延迟由此也会涨到几十分钟甚至小时级别，这时候再简单地使用数据库索引对于用户体验必然是难以容忍的了。
比如下面这样的查询：
结构如下：
| 字段 | 类型 | 备注 |
| id | long | 1000000000001开始自增 |
| data | string | 随机字符串（长度为 180 字节） |
对这样结构的6亿条数据，从中取1万个随机id对应的记录，用Oracle大约就需要120 秒了。
使用的SQL大概这样：select * from testdata where id in (…)
另外由于in中的个数最大1000个，还需要多次查询后的结果再合并，处理起来也比较麻烦。
同样的数据，用集算器来处理，代码简单且查找高效，看下面这个例子：
| A | B | |
| 1 | =file("testdata.ctx").create() | //打开组表文件testdata.ctx |
| 2 | =A1.index@3(id_idx) | //加载三级索引 |
| 3 | =keys | //待查找的随机键值序列 |
| 4 | =A1.icursor(;A3.contain(id),id_idx) | //利用组表索引id_idx查找 |
这里使用了集算器组表功能，基于高性能索引和批量键值查找，可以有效地应对这种场景。该场景下，集算器查询仅用了20秒，相比Oracle的120秒提升了6倍。
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