数据库查询数据的注意点
- 尽量使用索引覆盖，减少回表所消耗的时间。即查询时知名对应的列，而不是select *
- 如果组建联合索引，尽量将区分度最高的放最左边，考虑最左匹配原则
- 对索引进行函数操作或表达式计算会导致索引失效
- 利用子查询优化超多分页场景
- 在开启事务后，在事务内尽可能只操作数据库，并有意识地减少锁的持有时间
使用了索引，线上查询还是很慢，怎么解决？
这种情况，一般是表的数据量太大了。
首先，考虑能不能把旧的数据删掉（但一般不会删）。然后，考虑在查询数据库之前，直接走一层缓存（redis），但这个需要考虑业务能不能忍受读取非真正实时的数据。其次，看是不是有字符串检索场景导致查询低效，若有，可以考虑将表的数据导入Elastic search类的搜索引擎。最后，可以考虑根据查询条件的维度，做相应的聚合表，线上的请求就查询聚合表的数据，不走原表。
MySQL读写遇到瓶颈，怎么解决？
- 若是单库，考虑升级至主从架构，实现读写分离
- 若是主从架构，考虑分库分表
总结：
- 数据库表存在一定数据量，就需要有对应的索引发现慢查询时，检查是否走对索引，是否能用更好的索引进行优化查询速度
- 当索引解决不了慢查询时，一般由于业务表的数据量太大导致，利用空间换时间的思想（NOSQL、聚合、冗余...)
- 当读写性能均遇到瓶颈时，先考虑能否升级数据库架构即可解决问题，若不能则需要考虑分库分表