問答專欄Q & A COLUMN
謝邀，在BAT里曾經接手過一個公司級的平臺開發，接手的時候，這個平臺已經上線2年了，但是卻經常收到用戶投訴，說從網頁端來操作頁面的時候，響應實在是太慢了，非常影響用戶體驗。
接手的時候，經理就說了，一定要把用戶反饋的這個事情列為P0級問題，盡快解決。
于是，我馬上開始了分析。經過在日志里打點，得知時間主要消耗在數據庫查詢上。根據我們之前的理論知識，我根本想象不到數據庫能被拖慢到這個地步。問題出現在一張存儲歷史任務的表格實在是太大了，新任務還在以每天百萬級的速度增長，而這張表的體量已經達到了億。這種情況下，就算有索引，在頻繁寫表（創建任務）的間隙去讀表（查任務），其效率也是非常低的。
我當時想到的第一個優化方法是配置主從數據庫。主從配置的好處有三點，分別是1）讀寫分離，也有人稱之為負載均衡；2）數據異地備份，還有3）提高數據庫的可用性。當時配置主從的主要目的是希望能夠實現讀寫分離，從而提高數據庫查詢的效率。配置過后，查詢效率確實有一定的提高，但是還遠未達到解決問題的程度。
在查閱了很多信息之后，我看到了很多人推薦使用elastic search作為持久層。
它是一個輕量型的存儲工具，雖然不是關系型數據庫，也不支持基本SQL語句，但是它具有能夠動態多節點部署，節點掉線后不影響全局數據的優點，最重要的一點，在面對海量數據查詢時，它的表現要比MySQL優秀許多。根據我們的實際測試，一張幾千萬的表格，如果存儲在MySQL中，利用非索引字段查詢，可能消耗數秒到數十秒，但是同樣的數據存儲在ElasticSearch中，只需要毫秒級別就能查詢到結果。簡直就是為我們遇到的問題量身定做的解決方案。
綜上，我們從兩個方面提供了優化數據庫的思路，分別是配置主從與引入ElasticSearch。
以上是我的淺見，歡迎各位在下方評論區點贊留言互動。
我是蘇蘇思量，來自BAT的java開發程序員，每天分享科技類見聞，歡迎關注我，與我共同進步。
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1.最重要的調整數據表的架構，以提升效率。通過架構調整，減少關聯查詢，減少同步讀寫。用冗余字段，減少關聯。
2 大小字段分離。尤其是大字段，最好獨立表存儲（當然是數據量極為龐大時）
3.使用鏈接（join）來代替子查詢，速度將會快很多的。
4.合理索引！十分重要，必要時分表分庫。好的索引，使查詢提升1000倍，不是問題。
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直接多PC SERVER搭建機群，把大數據庫拆分吧。有錢你就直接上小型機+Oracle數據庫
主要是多大的數據庫？16臺夠了吧？MySQL
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針對數據庫優化基本在有以下的步驟：
一、硬件的優化
1)最粗放的方式就是提升硬件的配置，可以從CPU，內存和磁盤方面給予回答。
二、DBA的優化
1)最常用的方法是索引、索引、索引，加個索引可以將CPU的100%一下子降到10%左右
2)和開發溝通看看表里面的數據是否可以搬移或是刪除
三、開發的優化
1)添加緩存，減少對數據庫的訪問，變相的減少數據庫的壓力
2)添加冗余字段，減少跨表查詢，采用反三范式的方法去設計表
3)SQL語名要規范，不允許用seelct * ，where條件中不允許用函數、like，not in,<>等；
四、架構的優化
1)數據庫設計要規范，避免存在大表，如表數據量過大，可以拆分成多個表
2)減少跨表查詢，最好使用單表去查詢數據
3)設計數據庫的時候要采用水平或是垂直拆分的方式，將數據打散。
注：有時候數據庫優化不是單靠一個點去完成的，如果想要治本的話，得從多方面去入手。
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