哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业，在江湖中的知名度还是有的，而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题：当数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？
哈啰出行的面试题目如下：
其他面试题相对来说比较简单，大部人题目都可以在我的网站上（www.javacn.site）找到答案，这里就不再赘述，咱们今天只聊“数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？”这个问题。
1、如何优化查询速度？
所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据，而通常情况下数据量越多，那么也就意味着查询速度越慢。这是因为当数据量增多时，那么查询一个数据需要匹配和检索的内容也就越多，而检索的项目越多，那么查询速度也就越慢。
举个例子，比如当家里只有一个孩子的时候，可能一个月的花销不算太大，但是随着家里的孩子越来越多，那么这个家庭的花销也就越来越大是一样的，而表中的数据量和查询效率的关系也是如此。
那问题来了，怎么优化查询速度呢？
这个问题的主要优化方案有以下几个。
（1）创建适当的索引
通过创建适当的索引，可以加速查询操作。索引可以提高查询语句的执行效率，尤其是对于常用的查询条件和排序字段进行索引，可以显著减少查询的扫描范围和 IO 开销。
（2）优化查询语句
优化查询语句本身，避免全表扫描和大数据量的关联查询。可以优化查询条件，使用合适的索引、合理的查询策略，减少不必要的字段和数据返回。
（3）缓存查询结果
对于一些相对稳定的查询结果，可以将其缓存在内存中，避免重复查询数据库，提高查询速度。
缓存的查询速度一定比直接查询数据库的效率高，这是因为缓存具备以下特征：
- 内存访问速度快：缓存通常将数据存储在内存中，而数据库将数据存储在磁盘上。相比于磁盘访问，内存访问速度更快，可以达到纳秒级别的读取速度，远远快于数据库的毫秒级别的读取速度。
- IO 操作次数少：数据库通常需要进行磁盘 IO 操作，包括读取和写入磁盘数据。而缓存将数据存储在内存中，避免了磁盘 IO 的开销。内存访问不需要进行磁盘寻址和机械运动，相对来说速度更快。
- 特殊的数据结构：缓存的数据结构通常为 key-value 形式的，也就是说缓存可以做到任何数据量级下的查询数据复杂度为 O(1)，所以它的查询效率是非常高的；而数据库采用的是传统数据结构设计，可能需要查询二叉树、或全文搜索、或回表查询等操作，所以其查询性能是远低于缓存系统的。
（4）提升硬件配置
对于大数据量的表，可以考虑采用更高性能的硬件设备，如更快的存储介质（如固态硬盘），更大的内存容量等，以提升查询的 IO 性能。
（5）数据归档和分离
对于历史数据或不经常访问的数据，可以进行归档和分离，将这些数据从主表中独立出来，减少主表的数据量，提高查询速度。
（6）数据库分片
当单个数据库无法满足查询性能需求时，可以考虑使用数据库分片技术，将数据分散到多个数据库中，每个数据库只处理部分数据，从而提高查询的并发度和整体性能。
数据库分片技术的具体实现是分库分表。
2、何为分库分表？
首先来说，分库分表是一组技术，而不是一个单一的技术，分库分表可以分为以下几种情况：
只分库：将一个大数据库分为 N 个小数据库。例如将一个电商数据库，分为多个数据库，如：用户数据库、仓库数据库、订单数据库、商品数据库等。
只分表：在一个数据库中，将一张表拆分成多张表，而分表又有以下两种实现：
- 横向拆分：不修改原有的表结构，将原本一张表中的数据，分成 N 个表来存储数据。
- 纵向拆分：修改原有的表结构，将常用的字段放到主表中，将不常用的和查询效率低的字段放到扩展表中。
既分库又分表：它的实现最复杂，顾名思义，它是将一个数据库拆分成多个数据库，并将一个数据库的一张表，同时有拆分为多张表。
2、分库分表的实现
目前市面上分库分表的主要实现技术有以下几个：
- ShardingSphere：ShardingSphere 是一个功能丰富的开源分布式数据库中间件，提供了完整的分库分表解决方案。它支持主流关系型数据库（如 MySQL、Oracle、SQL Server 等），提供了分片、分布式事务、读写分离、数据治理等功能。ShardingSphere 具有灵活的配置和扩展性，支持多种分片策略，使用简单方便，项目地址：https://shardingsphere.apache.org
- MyCAT：MyCAT（MySQL Clustering and Advancement Toolkit）是一个开源的分布式数据库中间件，特别适合于大规模的分库分表应用。它支持 MySQ L和 MycatSQL，提供了分片、读写分离、分布式事务等功能。MyCAT 具有高性能、高可用性、可扩展性和易用性的特点，广泛应用于各种大型互联网和电商平台，项目地址：https://github.com/MyCATApache/Mycat2
- TDDL：TDDL（Taobao Distributed Data Layer）是阿里巴巴开源的分库分表中间件。它为开发者提供了透明的分库分表解决方案，可以将数据按照指定的规则分布到不同的数据库和表中。TDDL 支持 MyISAM 和 InnoDB 引擎，提供了读写分离、动态扩容、数据迁移等功能，项目地址：https://github.com/alibaba/tb_tddl
- Vitess：Vitess 是一个由 YouTube 开发和维护的分布式数据库集群中间件，支持 MySQL 作为后端存储系统。Vitess 提供了水平拆分、弹性缩放、负载均衡、故障恢复等功能，可以在大规模的数据集和高并发访问场景下提供高性能和可扩展性，项目地址：https://vitess.io/zh/
小结
大数据量的表的查询优化方案有很多，例如：创建索引、优化查询语句、缓存查询结果、提升硬件配置、数据归档和分离，以及数据分片技术（分库分表）等，而这些技术通常是一起配合使用，来共同解决大数据量表的查询速度慢的问题的，其中分库分表的实现最为复杂，所以需要根据自身业务的需要酌情使用。
