哈啰出行作為阿里系共享單車(chē)的頭部企業(yè)，在江湖中的知名度還是有的，而今天我們就來(lái)看一道哈啰 Java 一面中的經(jīng)典面試題：當(dāng)數(shù)據(jù)表中數(shù)據(jù)量過(guò)大時(shí)，應(yīng)該如何優(yōu)化查詢速度？

哈啰出行的面試題目如下：

其他面試題相對(duì)來(lái)說(shuō)比較簡(jiǎn)單，大部人題目都可以在我的網(wǎng)站上（www.javacn.site）找到答案，這里就不再贅述，咱們今天只聊“數(shù)據(jù)表中數(shù)據(jù)量過(guò)大時(shí)，應(yīng)該如何優(yōu)化查詢速度？”這個(gè)問(wèn)題。

1、如何優(yōu)化查詢速度？

所謂的“大表”指的是一張表中有大量的數(shù)據(jù)，而通常情況下數(shù)據(jù)量越多，那么也就意味著查詢速度越慢。這是因?yàn)楫?dāng)數(shù)據(jù)量增多時(shí)，那么查詢一個(gè)數(shù)據(jù)需要匹配和檢索的內(nèi)容也就越多，而檢索的項(xiàng)目越多，那么查詢速度也就越慢。

舉個(gè)例子，比如當(dāng)家里只有一個(gè)孩子的時(shí)候，可能一個(gè)月的花銷(xiāo)不算太大，但是隨著家里的孩子越來(lái)越多，那么這個(gè)家庭的花銷(xiāo)也就越來(lái)越大是一樣的，而表中的數(shù)據(jù)量和查詢效率的關(guān)系也是如此。

那問(wèn)題來(lái)了，怎么優(yōu)化查詢速度呢？

這個(gè)問(wèn)題的主要優(yōu)化方案有以下幾個(gè)。

（1）創(chuàng)建適當(dāng)?shù)乃饕?/span>

通過(guò)創(chuàng)建適當(dāng)?shù)乃饕?，可以加速查詢操作。索引可以提高查詢語(yǔ)句的執(zhí)行效率，尤其是對(duì)于常用的查詢條件和排序字段進(jìn)行索引，可以顯著減少查詢的掃描范圍和 IO 開(kāi)銷(xiāo)。

（2）優(yōu)化查詢語(yǔ)句

優(yōu)化查詢語(yǔ)句本身，避免全表掃描和大數(shù)據(jù)量的關(guān)聯(lián)查詢?？梢詢?yōu)化查詢條件，使用合適的索引、合理的查詢策略，減少不必要的字段和數(shù)據(jù)返回。

（3）緩存查詢結(jié)果

對(duì)于一些相對(duì)穩(wěn)定的查詢結(jié)果，可以將其緩存在內(nèi)存中，避免重復(fù)查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，提高查詢速度。

緩存的查詢速度一定比直接查詢數(shù)據(jù)庫(kù)的效率高，這是因?yàn)榫彺婢邆湟韵绿卣鳎?/p>

• 內(nèi)存訪問(wèn)速度快：緩存通常將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，而數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在磁盤(pán)上。相比于磁盤(pán)訪問(wèn)，內(nèi)存訪問(wèn)速度更快，可以達(dá)到納秒級(jí)別的讀取速度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于數(shù)據(jù)庫(kù)的毫秒級(jí)別的讀取速度。
• IO 操作次數(shù)少：數(shù)據(jù)庫(kù)通常需要進(jìn)行磁盤(pán) IO 操作，包括讀取和寫(xiě)入磁盤(pán)數(shù)據(jù)。而緩存將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，避免了磁盤(pán) IO 的開(kāi)銷(xiāo)。內(nèi)存訪問(wèn)不需要進(jìn)行磁盤(pán)尋址和機(jī)械運(yùn)動(dòng)，相對(duì)來(lái)說(shuō)速度更快。
• 特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：緩存的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通常為 key-value 形式的，也就是說(shuō)緩存可以做到任何數(shù)據(jù)量級(jí)下的查詢數(shù)據(jù)復(fù)雜度為 O(1)，所以它的查詢效率是非常高的；而數(shù)據(jù)庫(kù)采用的是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，可能需要查詢二叉樹(shù)、或全文搜索、或回表查詢等操作，所以其查詢性能是遠(yuǎn)低于緩存系統(tǒng)的。

（4）提升硬件配置

對(duì)于大數(shù)據(jù)量的表，可以考慮采用更高性能的硬件設(shè)備，如更快的存儲(chǔ)介質(zhì)（如固態(tài)硬盤(pán)），更大的內(nèi)存容量等，以提升查詢的 IO 性能。

（5）數(shù)據(jù)歸檔和分離

對(duì)于歷史數(shù)據(jù)或不經(jīng)常訪問(wèn)的數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行歸檔和分離，將這些數(shù)據(jù)從主表中獨(dú)立出來(lái)，減少主表的數(shù)據(jù)量，提高查詢速度。

（6）數(shù)據(jù)庫(kù)分片

當(dāng)單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法滿足查詢性能需求時(shí)，可以考慮使用數(shù)據(jù)庫(kù)分片技術(shù)，將數(shù)據(jù)分散到多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)只處理部分?jǐn)?shù)據(jù)，從而提高查詢的并發(fā)度和整體性能。

數(shù)據(jù)庫(kù)分片技術(shù)的具體實(shí)現(xiàn)是分庫(kù)分表。

2、何為分庫(kù)分表？

首先來(lái)說(shuō)，分庫(kù)分表是一組技術(shù)，而不是一個(gè)單一的技術(shù)，分庫(kù)分表可以分為以下幾種情況：

只分庫(kù)：將一個(gè)大數(shù)據(jù)庫(kù)分為 N 個(gè)小數(shù)據(jù)庫(kù)。例如將一個(gè)電商數(shù)據(jù)庫(kù)，分為多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，如：用戶數(shù)據(jù)庫(kù)、倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)、訂單數(shù)據(jù)庫(kù)、商品數(shù)據(jù)庫(kù)等。

只分表：在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，將一張表拆分成多張表，而分表又有以下兩種實(shí)現(xiàn)：

• 橫向拆分：不修改原有的表結(jié)構(gòu)，將原本一張表中的數(shù)據(jù)，分成 N 個(gè)表來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
• 縱向拆分：修改原有的表結(jié)構(gòu)，將常用的字段放到主表中，將不常用的和查詢效率低的字段放到擴(kuò)展表中。

既分庫(kù)又分表：它的實(shí)現(xiàn)最復(fù)雜，顧名思義，它是將一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)拆分成多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，并將一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的一張表，同時(shí)有拆分為多張表。

2、分庫(kù)分表的實(shí)現(xiàn)

目前市面上分庫(kù)分表的主要實(shí)現(xiàn)技術(shù)有以下幾個(gè)：

• ShardingSphere：ShardingSphere 是一個(gè)功能豐富的開(kāi)源分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件，提供了完整的分庫(kù)分表解決方案。它支持主流關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如 MySQL、Oracle、SQL Server 等），提供了分片、分布式事務(wù)、讀寫(xiě)分離、數(shù)據(jù)治理等功能。ShardingSphere 具有靈活的配置和擴(kuò)展性，支持多種分片策略，使用簡(jiǎn)單方便，項(xiàng)目地址：https://shardingsphere.apache.org
• MyCAT：MyCAT（MySQL Clustering and Advancement Toolkit）是一個(gè)開(kāi)源的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件，特別適合于大規(guī)模的分庫(kù)分表應(yīng)用。它支持 MySQ L和 MycatSQL，提供了分片、讀寫(xiě)分離、分布式事務(wù)等功能。MyCAT 具有高性能、高可用性、可擴(kuò)展性和易用性的特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于各種大型互聯(lián)網(wǎng)和電商平臺(tái)，項(xiàng)目地址：https://github.com/MyCATApache/Mycat2
• TDDL：TDDL（Taobao Distributed Data Layer）是阿里巴巴開(kāi)源的分庫(kù)分表中間件。它為開(kāi)發(fā)者提供了透明的分庫(kù)分表解決方案，可以將數(shù)據(jù)按照指定的規(guī)則分布到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)和表中。TDDL 支持 MyISAM 和 InnoDB 引擎，提供了讀寫(xiě)分離、動(dòng)態(tài)擴(kuò)容、數(shù)據(jù)遷移等功能，項(xiàng)目地址：https://github.com/alibaba/tb_tddl
• Vitess：Vitess 是一個(gè)由 YouTube 開(kāi)發(fā)和維護(hù)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)集群中間件，支持 MySQL 作為后端存儲(chǔ)系統(tǒng)。Vitess 提供了水平拆分、彈性縮放、負(fù)載均衡、故障恢復(fù)等功能，可以在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和高并發(fā)訪問(wèn)場(chǎng)景下提供高性能和可擴(kuò)展性，項(xiàng)目地址：https://vitess.io/zh/

小結(jié)

大數(shù)據(jù)量的表的查詢優(yōu)化方案有很多，例如：創(chuàng)建索引、優(yōu)化查詢語(yǔ)句、緩存查詢結(jié)果、提升硬件配置、數(shù)據(jù)歸檔和分離，以及數(shù)據(jù)分片技術(shù)（分庫(kù)分表）等，而這些技術(shù)通常是一起配合使用，來(lái)共同解決大數(shù)據(jù)量表的查詢速度慢的問(wèn)題的，其中分庫(kù)分表的實(shí)現(xiàn)最為復(fù)雜，所以需要根據(jù)自身業(yè)務(wù)的需要酌情使用。