对于千万级别的数据表，遍历会面临以下问题： 时间复杂度高：遍历整个表需要遍历所有的数据记录，时间复杂度为O(n)，对于千万级别的数据表，遍历时间可能会很长，对系统的性能造成压力。 内存消耗大：遍历整个表需要将所有的数据记录加载到内存中，占用大量的内存资源，可能会导致内存不足或系统崩溃。 可扩展性差：随着数据量的增加，遍历整个表的时间和内存消耗会成倍增加，对系统的可扩展性造成影响。 为了解决遍历千万级别的数据表的问题，可以采用以下策略： 添加索引：对表中的关键字段添加索引，可以大大加快数据访问和查询速度。 分页查询：对于需要查询大量数据的操作，可以采用分页查询的方式，将数据分为多个页面逐步查询，减少一次性查询大量数据的压力。 水平分片：将数据表按照某个维度分成多个表，例如按照时间分成多个表，将不同时间段的数据存储在不同的表中，可以减少单个表中的数据量，提高查询效率。 垂直拆分：将数据表按照业务维度分为多个表，将不同的业务数据存储在不同的表中，可以减少单个表中的数据量，提高查询效率。 缓存技术：将经常访问的数据记录缓存到内存中，可以加快数据访问和查询速度，减轻数据库的压力。