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背景：Mysql中有个文章表，文章表中有个content字段，这个字段存的是文章内容，且这个文章内容是富文本数据。这个时候面临两个问题：（假如文章表中有2000万条数据）

1. 我要在文章表的content字段做模糊查询，这个会非常慢
2. 普通查询非常慢

Ⅰ 关于全文检索的优化

关于全文检索的优化。现有的方式有：

1. 使用Mysql全文检索。
2. 使用Elasticsearch
   
   

在这种大量数据且想提高查询速度的前提下，增加ES组件比单纯使用Mysql全文索引更有效。所以有必要增加ES组件的使用。

在当前的模式下(已有2000万数据)，现在最好的方式是：

1. 新增 Elasticsearch，将 content 字段的全文数据同步到搜索引擎。
2. 插入时：MySQL 只存储文章元数据（标题、作者、时间等），异步将 content 发送到 Elasticsearch。
3. 查询时：模糊查询走 Elasticsearch，其余数据从MySQL 快速检索。
4. 后期可以分库分表。单表数据过大，按时间（如按月）（如 article_202502）分表。
5. 后期可以缓存层加速，高频访问的文章数据（如热门文章）缓存到 Redis。
6. 后期可以升级 SSD 硬盘，低成本硬件升级可带来 30%~50% 性能提升。

Ⅱ 如果重新设计这套文章体系，应该如何设计？

Ⅰ 如何维护2000万条数据，到数据库？

1. 使用消息队列。生产者上传文章可以做到快速返回。消息者端开启多个消费者进行消息消费。
2. 消费者消费文章的时候，把文章异步上传到Mysql与ES，Mysql存储文章相关数据，ES存储文章数据与文章元数据。
   上传细节①：文章可以使用Gzip压缩，提高传输效率.
   上传细节②：图片与视频上传到Minio，记录名字，如果上传的有一致的，直接复用。
   上传细节③：上传到ES的时候，需要对富文本HTML数据进行清洗，避免误查，最好多加两个字段，一个纯文本就行全局检索用，一个是富文本字段。
3. 全局检索的时候，走ES。其余的走Mysql。

Ⅱ 细节方面

插入优化：

• 批量插入：减少事务开销，但用户可能是单条插入，需要确认。

• 分库分表：如果单表太大，拆分可以减少单次插入的压力。按时间或ID分表。

• 异步写入：先写入队列，再批量处理，可能降低实时性，但提高插入速度。

• 压缩content字段：比如用gzip压缩后再存储，减少存储空间，提高I/O速度。但查询时需要解压，可能增加CPU负担，需要权衡。

模糊查询优化：

• 使用全文搜索引擎，比如Elasticsearch，专门处理文本搜索，支持分词和快速查询。将content导入ES，查询时走ES。

普通查询优化：

• 确保查询字段都有合适的索引，比如主键、文章ID、时间字段等。避免全表扫描。

• 使用缓存，如Redis，缓存热点文章数据，减少数据库查询次数。

• 分库分表，减少单表数据量，提升查询效率。

• 定期归档旧数据，将历史数据移到归档库，保持主表数据量在可控范围。