大数据量分表，如何合并查询

针对您每天处理30万条数据，且数据表按日区分的业务场景，进行数据筛选时可以考虑以下思路：

1. 分区设计：

   • 利用时间列作为分区键来组织数据。根据业务查询需求的粒度，可以选择按日、月或年进行分区。例如，如果日常查询多聚焦于最近的数据，可采用按日分区（PARTITION BY VALUE(DATE_FORMAT(column_name, '%Y%m%d'))），这样能显著加速涉及时间范围的查询。

2. 索引利用：

   • 确保在频繁用于筛选条件的列上建立索引。虽然您的描述中未直接提及索引，但高效查询大量数据通常离不开合适的索引策略。对于日志表这类需频繁按时间过滤的场景，时间列上的索引是基础。

3. 增量处理与归档：

   • 考虑到数据量随时间累积，应实施数据归档策略。如参考资料中的方案B所述，可以使用阿里云DTS服务实现数据的定期迁移和清理，保持活跃数据集的精简，同时保留历史数据以备不时之需。

4. ETL优化：

   • 在数据引入层（ODS）处理缓慢变化维度时，采取快照方式记录每日全量数据，便于关联查询。尽管这会增加存储成本，但对于确保数据完整性和简化逻辑非常有效。同时，要设定数据生命周期管理，定期清除过期无用的历史数据，以控制存储成本。

5. 数据筛选组件应用：

   • 在具体筛选操作上，可以借鉴数据筛选组件的功能逻辑。即使您可能不直接使用该组件，其设计理念仍适用：明确筛选规则（如能耗小于100），并配置相应的筛选变量和保留变量。在实际操作中，可以通过SQL语句实现类似功能，比如使用WHERE子句表达复杂的筛选逻辑。

综上所述，结合合理的分区策略、有效的索引利用、智能的数据归档机制、优化的ETL流程以及明确的数据筛选规则，可以高效地处理和筛选您每日大量的数据。