哈啰出行作為阿里系共享單車的頭部企業，在江湖中的知名度還是有的，而今天我們就來看一道哈啰 Java 一面中的經典面試題：當數據表中數據量過大時，應該如何優化查詢速度？

哈啰出行的面試題目如下：

其他面試題相對來說比較簡單，大部人題目都可以在我的網站上（www.javacn.site）找到答案，這里就不再贅述，咱們今天只聊“數據表中數據量過大時，應該如何優化查詢速度？”這個問題。

1、如何優化查詢速度？

所謂的“大表”指的是一張表中有大量的數據，而通常情況下數據量越多，那么也就意味著查詢速度越慢。這是因為當數據量增多時，那么查詢一個數據需要匹配和檢索的內容也就越多，而檢索的項目越多，那么查詢速度也就越慢。

舉個例子，比如當家里只有一個孩子的時候，可能一個月的花銷不算太大，但是隨著家里的孩子越來越多，那么這個家庭的花銷也就越來越大是一樣的，而表中的數據量和查詢效率的關系也是如此。

那問題來了，怎么優化查詢速度呢？

這個問題的主要優化方案有以下幾個。

（1）創建適當的索引

通過創建適當的索引，可以加速查詢操作。索引可以提高查詢語句的執行效率，尤其是對于常用的查詢條件和排序字段進行索引，可以顯著減少查詢的掃描范圍和 IO 開銷。

（2）優化查詢語句

優化查詢語句本身，避免全表掃描和大數據量的關聯查詢。可以優化查詢條件，使用合適的索引、合理的查詢策略，減少不必要的字段和數據返回。

（3）緩存查詢結果

對于一些相對穩定的查詢結果，可以將其緩存在內存中，避免重復查詢數據庫，提高查詢速度。

緩存的查詢速度一定比直接查詢數據庫的效率高，這是因為緩存具備以下特征：

• 內存訪問速度快：緩存通常將數據存儲在內存中，而數據庫將數據存儲在磁盤上。相比于磁盤訪問，內存訪問速度更快，可以達到納秒級別的讀取速度，遠遠快于數據庫的毫秒級別的讀取速度。
• IO 操作次數少：數據庫通常需要進行磁盤 IO 操作，包括讀取和寫入磁盤數據。而緩存將數據存儲在內存中，避免了磁盤 IO 的開銷。內存訪問不需要進行磁盤尋址和機械運動，相對來說速度更快。
• 特殊的數據結構：緩存的數據結構通常為 key-value 形式的，也就是說緩存可以做到任何數據量級下的查詢數據復雜度為 O(1)，所以它的查詢效率是非常高的；而數據庫采用的是傳統數據結構設計，可能需要查詢二叉樹、或全文搜索、或回表查詢等操作，所以其查詢性能是遠低于緩存系統的。

（4）提升硬件配置

對于大數據量的表，可以考慮采用更高性能的硬件設備，如更快的存儲介質（如固態硬盤），更大的內存容量等，以提升查詢的 IO 性能。

（5）數據歸檔和分離

對于歷史數據或不經常訪問的數據，可以進行歸檔和分離，將這些數據從主表中獨立出來，減少主表的數據量，提高查詢速度。

（6）數據庫分片

當單個數據庫無法滿足查詢性能需求時，可以考慮使用數據庫分片技術，將數據分散到多個數據庫中，每個數據庫只處理部分數據，從而提高查詢的并發度和整體性能。

數據庫分片技術的具體實現是分庫分表。

2、何為分庫分表？

首先來說，分庫分表是一組技術，而不是一個單一的技術，分庫分表可以分為以下幾種情況：

只分庫：將一個大數據庫分為 N 個小數據庫。例如將一個電商數據庫，分為多個數據庫，如：用戶數據庫、倉庫數據庫、訂單數據庫、商品數據庫等。

只分表：在一個數據庫中，將一張表拆分成多張表，而分表又有以下兩種實現：

• 橫向拆分：不修改原有的表結構，將原本一張表中的數據，分成 N 個表來存儲數據。
• 縱向拆分：修改原有的表結構，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展表中。

既分庫又分表：它的實現最復雜，顧名思義，它是將一個數據庫拆分成多個數據庫，并將一個數據庫的一張表，同時有拆分為多張表。

2、分庫分表的實現

目前市面上分庫分表的主要實現技術有以下幾個：

• ShardingSphere：ShardingSphere 是一個功能豐富的開源分布式數據庫中間件，提供了完整的分庫分表解決方案。它支持主流關系型數據庫（如 MySQL、Oracle、SQL Server 等），提供了分片、分布式事務、讀寫分離、數據治理等功能。ShardingSphere 具有靈活的配置和擴展性，支持多種分片策略，使用簡單方便，項目地址：https://shardingsphere.apache.org
• MyCAT：MyCAT（MySQL Clustering and Advancement Toolkit）是一個開源的分布式數據庫中間件，特別適合于大規模的分庫分表應用。它支持 MySQ L和 MycatSQL，提供了分片、讀寫分離、分布式事務等功能。MyCAT 具有高性能、高可用性、可擴展性和易用性的特點，廣泛應用于各種大型互聯網和電商平臺，項目地址：https://github.com/MyCATApache/Mycat2
• TDDL：TDDL（Taobao Distributed Data Layer）是阿里巴巴開源的分庫分表中間件。它為開發者提供了透明的分庫分表解決方案，可以將數據按照指定的規則分布到不同的數據庫和表中。TDDL 支持 MyISAM 和 InnoDB 引擎，提供了讀寫分離、動態擴容、數據遷移等功能，項目地址：https://github.com/alibaba/tb_tddl
• Vitess：Vitess 是一個由 YouTube 開發和維護的分布式數據庫集群中間件，支持 MySQL 作為后端存儲系統。Vitess 提供了水平拆分、彈性縮放、負載均衡、故障恢復等功能，可以在大規模的數據集和高并發訪問場景下提供高性能和可擴展性，項目地址：https://vitess.io/zh/

小結

大數據量的表的查詢優化方案有很多，例如：創建索引、優化查詢語句、緩存查詢結果、提升硬件配置、數據歸檔和分離，以及數據分片技術（分庫分表）等，而這些技術通常是一起配合使用，來共同解決大數據量表的查詢速度慢的問題的，其中分庫分表的實現最為復雜，所以需要根據自身業務的需要酌情使用。