笔记：海量数据的查询方法

概述：

每年大约有几千万近一亿的业务数据量，如何提高查询性能。

具体方案：

1. 在表结构初始化阶段时，需要添加查询条件的索引；并且可以使用uuid主键和数字主键的联合业务主键，根据不同场景判断不同的业务主键。
2. 设计sql语句时，尽量避免使用group、like、union、函数转换等影响sql性能的条件，尽量做到简化sql，避免一条sql运行时间过长。
3. 对于存储海量数据，可以采用按照分表字段进行分表储存的方法，或者使用分表中间件的处理，在这基础上可以添加归档操作。即固定时间条件新建空表（定时归档一个月的数据）建立逻辑表联系所有数据表。
4. 针对前台页面首次进入统计页，也可以用redis缓存，通过定时任务的使用，查询需要的统计数据保存在缓存中，前台页面查询的数据皆在缓存中查询对应的数据。将近期（本年月日周）的数据快速的展示。注意：需要比对缓存与数据库实际数量是否一致。
5. 中间表的使用。例如可以定时储存每日的数据量，避免查询业务直接操作数据表。
6. 对于其他处理方法还有很多很多，比如读写分离，又或是负载均衡。

结语：

不同的业务场景下，选择不同的处理方法，不断学习并不断地优化。