你的程序，数据量有多少大？GB级别还是TB级别？服务器标配是什么？并发量有多少？如果以上几点都没达到一定级别，可以不用起考虑你说的这种方式的调整优化，要知道，你按照这思路优化调整后的实现方式，复杂度会增加很多，亦就导致了可维护性的下降。在绝大多数情况下，程序的可维护性比性能要重要得多。

另，针对你的具体问题，目前任何的dbms都没有能达到你真实目的、同时又能提高性能的方案；因为你既然要整表的所有数据都做比较，要么比较每个 raw-row 的实际数据、要么比较每 row 的时间戳。不管哪种方式，你要么在客户端本机比较，就需要将服务器所有数据（完整raw-row数据或所有row的时间戳）download到客户端本机；要么在服务器比较，就需要将客户端所有数据upload到服务器。然后在其中一段循环遍历比较，这种性能的开销，反而是更大的，尤其是数据量稍多的情况下。

实际上，如果你dbms对象结果优化合理的情况下，例如分表、分区表、索引的，或者考虑用nosql数据库，性能一样能得到很大提高。

楼上说的基本在理。

基础表数据量比较大，多大？几十亿条？

有思考是好的，不过所有的性能分析都要基于量化分析，没有使用度量的数据，一切都是空的。

你可能是听说了数据库性能，资源占用等等方面的问题，就替数据库担心了吧？

没事，目前你需要担心的主要还是代码的质量问题。