大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。
对海量数据的处理一直是一个令人头痛的问题。分离的技术是所有设计者们首先考虑的问题，不管是分离应用程序功能还是分离数据访问，如果加以了合理规划， 都能十分有效的解决大数据表的运行效率低和维护成本高等问题。SQL Server 2005新增的表分区功能，可以对数据进行合理分区，当用户在访问部分数据时，SQL Server最佳化引擎可以根据数据的实体存放，找出最佳的执行方案，而不至于大海捞针。
