❶ 如何设计一个方便高效查询的大容量的数据库结构
1、把你表中经常查询的和不常用的分开几个表，也就是横向切分
2、把不同类型的分成几个表，纵向切分
3、常用联接的建索引
4、服务器放几个硬盘，把数据、日志、索引分盘存放，这样可以提高IO吞吐率
5、用优化器，优化你的查询
6、考虑冗余，这样可以减少连接
7、可以考虑建立统计表，就是实时生成总计表，这样可以避免每次查询都统计一次
mrzxc 等说的好，考虑你的系统，注意负载平衡，查询优化，25 万并不大，可以建一个表，然后按mrzxc 的3 4 5 7 优化。 速度，影响它的因数太多了，且数据量越大越明显。
1、存储 将硬盘分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，并看你的数据文件大小，1G以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。
2、tempdb tempdb也应该被单独的物理硬盘或磁盘阵列上,建议放在RAID 0上，这样它的性能最高,不要对它设置最大值让它自动增长
3、日志文件 日志文件也应该和数据文件分开在不同的理硬盘或磁盘阵列上，这样也可以提高硬盘I/O性能。
4、分区视图 就是将你的数据水平分割在集群服务器上，它适合大规模OLTP,SQL群集上，如果你数据库不是访问特别大不建议使用。
5、簇索引 你的表一定有个簇索引，在使用簇索引查询的时候，区块查询是最快的，如用between，应为他是物理连续的，你应该尽量减少对它的updaet,应为这可以使它物理不连续。
6、非簇索引 非簇索引与物理顺序无关，设计它时必须有高度的可选择性，可以提高查询速度，但对表update的时候这些非簇索引会影响速度，且占用空间大，如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。
7、索引视图 如果在视图上建立索引,那视图的结果集就会被存储起来，对与特定的查询性能可以提高很多，但同样对update语句时它也会严重减低性能，一般用在数据相对稳定的数据仓库中。
8、维护索引 你在将索引建好后，定期维护是很重要的，用dbcc showcontig来观察页密度、扫描密度等等，及时用dbcc indexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbcc dbreindex来重建索引可以受到良好的效果。 不论你是用几个表1、2、3点都可以提高一定的性能，5、6、8点你是必须做的，至于4、7点看你的需求，我个人是不建议的。打了半个多小时想是在写论文，希望对你有帮助。
❷ 把一个数据库拆分成多个，同时分析的方法（SPSS：拆分文件）
在研究数据分析中，我们经常需要根据特定变量将大型数据库拆分为多个较小的子集，以便更细致地分析和理解数据。这种操作在统计软件SPSS中尤为常见，其中一个关键功能是“拆分文件”。下面，我们将通过一个具体案例，来介绍如何使用SPSS的“拆分文件”功能，并进行数据的分析。
假设我们的研究对象是家长，我们的数据库中包含了家长的一些基本信息，包括性别和孩子所在的年级。为了更细致地分析数据，我们将数据库按照“性别”变量拆分为两个子集：男性和女性家长。
操作步骤如下：
1. 打开SPSS软件，选择“数据”菜单中的“拆分文件”选项。
2. 在弹出的对话框中，选择“比较组”，将“性别”变量（标记为A1）作为分组依据。
点击“确定”按钮后，SPSS会根据“性别”变量将数据集拆分为两个部分：男性家长的数据和女性家长的数据。在数据视图的底部，你会看到一条消息，显示数据库已经处于拆分状态。
3. 接下来，为了验证拆分的效果，我们可以制作一张关于“孩子年级”的频数分布表。首先，点击“分析”菜单，选择“描述统计”下的“频率”选项。
在出现的对话框中，将“孩子年级”变量（标记为A2）拖入“变量”列表中，然后点击“确定”。SPSS会生成一张关于所有孩子的年级分布图。此时，你可以看到整个数据集的年级分布情况。
4. 为了更深入地分析不同性别家长的孩子年级分布，我们需要再次使用“拆分文件”功能。在SPSS的菜单中，再次选择“数据”下的“拆分文件”，这次将“分析所有个案，不创建组”作为选项，并点击“确定”。
操作完成后，SPSS会分别生成两个新的数据文件：男性家长数据集和女性家长数据集，同时会为每个数据集创建单独的年级分布图表。通过这些图表，我们可以清晰地观察到男性和女性家长孩子的年级分布差异。
总结而言，SPSS的“拆分文件”功能为数据分析提供了强大的灵活性。通过这个功能，我们可以在不实际拆分原始数据集的情况下，根据特定变量（如性别）将数据拆分为多个子集，进而进行更深入和细致的分析。此外，使用“拆分文件”功能时，务必在分析完毕后，选择“分析所有个案，不创建组”或点击“重置”选项，以恢复原始数据集的状态，以便后续分析需要。