Java面试题储备11: mysql优化全面讲一下，及你遇到的对应业务场景

有很多很细的点，嗯，我想想

1. 首先是遇到大表的查询要加索引提高查询速度，索引最好用区分度高且请求高频的字段，比如订单表里订单id和用户id、用户表里用户id、问卷发放记录表里订单id和用户id，如果某几个字段常常组合查询使用，直接创建复合索引，还有比如主键和外键字段频繁查询时都可添加索引提高查询速度

2. 第二个是可以通过explain+sql排查慢sql，可以通过返回的key查看是不是命中了索引，通过filters看过滤了多少数据，通过type看是不是全表扫描

3. 项目上遇见个场景，给用户发营销短信，由于短信接口是批量接口，一次性发一万个用户，一个营销用户包上百万用户，会在几分钟内发完，mq接收短信回执时，有大量回执请求更新数据库，导致数据库压力大cpu飙升，为了防止频繁IO，将单条数据更新改为了批量更新，有效降低了IO频率

4. 对于某些数据量很大但又需要实时的迅速的查询数据，可以将有效的字段通过binlog消息同步到es存储，es因为分词和多分片的特性，查询性能较好

5. 对于某些不需要实时处理的数据，比如我们本地存的用户行为信息表，只需要T+1更新，但是要导出一个大的数据报表，其中涉及到很多表关联查询，这时es就不能支持了，可以使用clickhouse，clickhouse是列式存储的数据库，支持多表关联查询能够保证较好的性能

6. 也可以使用定时的job数据任务，通过sql将要处理的结果字段处理出来，更新到一张结果宽表里，查询和导出的时候直接操作宽表

7. 如果单表的数据量过大，一般我们的标准是单表数据量超过千万，就要考虑分表，一般通过唯一标识的哈希值取模分表数确定存在哪张表里，如果有明确的唯一键一般使用唯一键的哈希值，比如用户id、订单id；或者如果业务上查询的时候一般都通过时间查询，也可以通过时间分表

8. 说到时间，如果数据表中存在大量无效的历史数据，也会损耗数据库性能，需要和业务沟通确认有效期，将超过有效期的数据进行归档处理，可以有效降低数据表大小

9. 分库一般不用，我们系统只有通过不同业务处理的时候，比如我们系统一套代码支持了多个小程序，通过业务线的code取哈希值，查询和插入不同的数据库，再根据订单号和用户pin的哈希值取模分表数查询不同数据表