資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：利用表分區參考這個是推薦的一個解決方案，不會帶來重寫邏輯等，可以根據時間來進行表分區，相當于在同一個磁盤上，表的數據存在不同的文件夾內，能夠極大的提高查詢速度。有不好的地方，請指點一下，謝謝。
原發布：http://river0314.lofter.com/p...
有一個大數據表，有30個字段，int varchar text 字段都有，1000W+數據，每天都會增加，經常搜索的字段有10個，這個怎么優化？
請教了一個人，才得到差不多的答案，感覺這種問題有點假，現實中基本不會出這種問題吧？
優化方案：
主從同步+讀寫分離：
這個表在有設備條件的情況下，讀寫分離，這樣能減少很多壓力，而且數據穩定性也能提高
縱向分表：
根據原則，每個表最多不要超過5個索引，縱向拆分字段，將部分字段拆到一個新表
通常我們按以下原則進行垂直拆分:（先區分這個表中的冷熱數據字段）
把不常用的字段多帶帶放在一張表;
把text，blob等大字段拆分出來放在附表中;
經常組合查詢的列放在一張表中;
缺點是：很多邏輯需要重寫，帶來很大的工作量。
利用表分區：
參考：https://my.oschina.net/ydsaky...
這個是推薦的一個解決方案，不會帶來重寫邏輯等，可以根據時間來進行表分區，相當于在同一個磁盤上，表的數據存在不同的文件夾內，能夠極大的提高查詢速度。
橫向分表：
1000W條數據不少的，會帶來一些運維壓力，備份的時候，單表備份所需時間會很長，所以可以根據服務器硬件條件進行水平分表，每個表有多少數據為準。
有不好的地方，請指點一下，謝謝。
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摘要：正是存在問題，促使我們考慮引入數據庫審核平臺。的確，與很多互聯網公司相比，數據庫數十套的估摸并不是太大但與互聯網類公司不同，類似宜信這類金融類公司對數據庫的依賴性更大，大量的應用是重數據庫類的，且其使用復雜程度也遠比互聯網類的復雜。 作者：韓鋒 出處：DBAplus社群分享 Themis開源地址：https://github.com/CreditEaseDBA 拓展閱讀：宜信開源|數...
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