针对这个问题,首先需要考虑该表记录数是否还会增加,增量是多少,下面就这个面试主要介绍三个方面的优化
1、 索引优化 这里索引优化主要指的是,该表是查询多还是新增修改多,这里会影响索引的创建,比如说新增、更新频繁的,不能创建太多的索引,这会影响插入以及更新的效率,只需要创建关键字段的索引
2、分区 当表达到一定数量,为了保持查询效率,就需要定时清理表中的数据,或者通过分区来提升查询效率。先说说清理数据,delete肯定是很慢的,这里可以通过drop 分区来提升清理速度,查询时通过分区字段来查询指定分区数据,提升查询效率
3、分表 记录数很大,并且会增长,这里可以根据情况进行分表,分表与分区原理类似,不过遇到巨量数据并且增量巨大,可以考虑根据主业务字段分表,同时对表根据日期分区,这里举个例子,比如说存储每个省的业务日志数据,这里查询时肯定是需要选择省分,查询总量意义不太大,这类可以考虑根据省分表,然后每张表根据日期来分区。
5、分库 这里一般是数据安全考虑部署在不同的地域,或者需要要服务化,将不同业务拆分,进行分库部署。这里就涉及到跨库查询的问题,如果是服务化,这里可以规范化,通过rest接口来交互。
1、查看执行计划增加索引来提高效率
2、sql关键字优化