一张很大的表应该如何做查询优化

Hello，大家好，我是阿粉，今天是周六，你是在放假还是跟阿粉一样在加班呢？今天的课题是跟大伙聊聊数据表的优化问题，这个问题小伙伴们在工作应该会遇到而且在面试中还经常会问到。

我们都知道当 MySQL 中的表很大的时候，我们的查询就会变得很慢，即使是在进行分页查询，使用 count(*) 计算总条数的时候也是很慢，MySQL 的数据一般达到千万级别的时候就会变得很慢，往往这个时候我们就需要进行优化了，那么优化主要从哪几个方面呢？请听阿粉慢慢道来。

控制数据量

对于线上大表进行查询的时候，我们控制允许查询的时间范围，常规的查询其实也不会使用很多数据，我们一般我们限定一个月的时间限制，如果要查询多个月的数据，就进行分月查询，不支持跨多月进行查询，保证系统的稳定。所以一般我们在创建相关业务表的时候都会加上创建时间字段，在数据量很大的情况下，我们就可以根据创建时间字段进行限定查询。

分库分表

从业务上进行分库分表，我们可以根据业务本身的特定将数据进行分库分表的存储，在查询的时候根据对应的字段或者服务从程序上分库分表查询，也可以使用中间件实现分库分表的查询，这样程序就不用做任何修改，直接实现分库分表查询动作。

分区

除了上面提到的分库分表还是对数据表进行分区，关于分区的内容可以看阿粉之前写的文章 后半部分有提到分区的内容，感兴趣的小伙伴可以去看下，阿粉这里就不重复说明了。分区还可以进行水平分区或者垂直分区，不同的策略对应不同的使用场景，根据需求可以自行选择。

索引优化

对于查询使用较多的字段我们必须设置索引，而且这个索引我们最好再刚开始的时候就考虑到，避免在后续表数据特别大的情况在进行创建索引，这样很不友好这种操作会有线上服务产生影响。其次索引也不是越多越好，创建索引是需要付出代价的，需要有针对性的创建才行，不能盲目创建。

主键索引一定要存在，联合索引的顺序要和查询字段的顺序保持一致，不要使用外键来维护外键关系，通过程序来控制。对于唯一值的列可以增加唯一索引。

SQL 优化

我们在进行查询的时候尽量指定需要查询的列名，不采用select * ，在 SQL 语句中不进行运算操作，在where 条件中避免使用不等于进行查询，容易造成全表扫描。一般情况下对于连续数值判断，采用between 不适用in。在MySQL 中尽量避免使用触发器和函数，相应的功能可以移到程序中进行处理。特别的在进行类型比较的时候，尽量采用相同类型的数据进行比较，不用整型和字符串类型进行比较。

总结

大表优化一直是一个高频的问题，而且在很多场景下都会存在，一个系统经过几年的使用必定会产生相关的大表，这种情况下我们就需要根据实际情况进行优化了。毕竟优化好了，我们 CRUD 起来才会更顺畅！

参考：https://segmentfault.com/a/1190000006158186