数据越大查询越慢，这个是必然的的，使用缓存可以提升速度，但是不能实时。。。最佳解决方案就是多级报表。。。
比如，如果要统计全国2000多个县市数据，就要遍历2000个点。。如果中间加个省级报表，，这样全国报表就可以建立在30多个省级报表汇总就可以了。。。 
在省级报表基础上，可以仿照军区方式，对全国划区，比如7个大区，这样，统计全国报表只要遍历7个点啦。。
所以，我觉得比较好的方式就是多级报表，推荐  全国》》区域》》省》》市县

不过我想更加通用的方案是 建立业务级别的索引。。
1. 业务级别的索引 1
2. 创建索引可以大大提高系统的性能。 1
3. 索引的实现 2
3.1. 通常使用B树及其变种B+树。（需要排序） 2
3.2. 使用hash 2
4. 业务索引的存储 2
5. 索引的实现方式优化 2
5.1. 增量索引 2
6. 增加索引也有许多不利的方面。 2

1.业务级别的索引

大数据量统计下的统计非常慢。缓存可以部分解决这个问题，也可以缓解这个问题，但是缓存往往不能实时查询。多级关联查询也比较麻烦。。

解决思路，就是仿照数据库，建立业务级别的索引。。

默认数据库只能建立列的索引，，只有oracle支持函数索引，mysql ,mssql都不支持函数索引
至于业务索引，只能自己实现了。。

2.创建索引可以大大提高系统的性能。
第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。?

3.索引的实现
3.1.通常使用B树及其变种B+树。（需要排序）
3.2.使用hash

4.业务索引的存储
可以使用表来存储。。。Oracle可以建立函数索引，，但业务索引需要使用编程语言代码来计算结果，最后把结果存储到索引里面，建立专门的索引存储表。。。

5.索引的实现方式优化
5.1.增量索引
6. 增加索引也有许多不利的方面。
第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

但从数据库角度，做集群。  建议用hadoop. 

典型的hadoop应用场景啊