常见面试数据库优化

在数据仓库项目中，由于数据规模庞大，提高数据的查询效率是永恒的主题，常见的优化手段有：

1、 硬件优化，提高机器性能，增加硬件等;

2、 优化查询语句，将限定性强的where条件放前，用exists代替in操作等;

3、 优化索引，建立有效的索引并检查和修复缺少的统计信息等;

4、 数据库系统文件优化，将数据文件、索引文件、日志文件放置在不同的磁盘上，提高并行度等

除了以上方法外，还有一种很重要但易被大家忽略的方法：大表数据分割。当一个表的数据规模达到数亿条时，索引已基本发挥不了作用:建立索引要花费大量时间，查询时由于要扫描大的索引表也要花费大量时间。为了发挥索引的作用，可以将大表按照某个字段拆分为若干个小表。

例如，国内某大型保险公司，其有36家分公司，一年的保单明细表(f_policy)大概有2亿条记录,两年的数据超过4亿条，如果在f_policy上作一次查询，响应非常慢，可以考虑将f_policy按照机构拆分为36个同构的小表，在作整个保单明细表的查询时，可以使用union all操作合并数据，或者建立一个union all的视图，查询效率大大提高。并且，作这样的拆分非常有用，因为经常会有只查询某个分公司数据的需求。

“面试题:结合你以往的工作经验谈谈高并发应用的性能优化措施解决方法”：

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面试题:结合你以往的工作经验谈谈高并发应用的性能优化措施

希望解答下这个题的意思和答案。谢谢

——解决方案——————–

性能优化。。。

业务数据库 -》 数据水平分割(分区分表分库)、读写分离

业务应用 -》 逻辑代码优化(算法优化)、公共数据缓存

应用服务器 -》 反向静态代理、配置优化、负载均衡(apache分发，多tomcat实例)

系统环境 -》 jvm调优

页面优化 -》 减少页面连接数、页面尺寸瘦身