提高大数量数据查询速度的简单方法

和大家分享一个提高大数量数据查询速度的简单方法。实际工作中的解决方案，有一定的局限性，希望能给遇到类似情况的兄弟姐妹一些启发。
案例：
数据库中有一个主要的数据表，叫它MasterTable，结构如下，数量在10亿条以上，有30列左右。系统中大多数的查询都会与之有关，由于数据量巨大所以效率很低。
解决方案：
生成临时表如TemporaryTable1，TemporaryTable2等，结构如下，这些表根据数据查询的需要只包含MasterTable中的几列，2小时（业务需要）以后将这些临时表Truncate一次，重新产生数据。这样可以大大提高查询的速度。

MasterTable
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| Col1 | Col2 | Col3 | …… |
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| Data | Data | Data | …… |
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TemporaryTable1
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| Col1 | Col2 |
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| Data | Data |
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TemporaryTable2
---------------
| Col1 | Col3 |
---------------
| Data | Data |
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当然这种解决方法有局限性，就是使用的数据并不是最新的数据，准确点说应该是前2小时以内的数据，但是如果满足业务的需要那么也是可以接受的。最后想提一下，业务需求的确定很重要。顺便提一句，重要数据一般会保存10年不删除，最长的应该是15年（法律规定），国外有些是要求7年。