谢邀，在BAT里曾经接手过一个公司级的平台开发，接手的时候，这个平台已经上线2年了，但是却经常收到用户投诉，说从网页端来操作页面的时候，响应实在是太慢了，非常影响用户体验。
接手的时候，经理就说了，一定要把用户反馈的这个事情列为P0级问题，尽快解决。
于是，我马上开始了分析。经过在日志里打点，得知时间主要消耗在数据库查询上。根据我们之前的理论知识，我根本想象不到数据库能被拖慢到这个地步。问题出现在一张存储历史任务的表格实在是太大了，新任务还在以每天百万级的速度增长，而这张表的体量已经达到了亿。这种情况下，就算有索引，在频繁写表（创建任务）的间隙去读表（查任务），其效率也是非常低的。
我当时想到的第一个优化方法是配置主从数据库。主从配置的好处有三点，分别是1）读写分离，也有人称之为负载均衡；2）数据异地备份，还有3）提高数据库的可用性。当时配置主从的主要目的是希望能够实现读写分离，从而提高数据库查询的效率。配置过后，查询效率确实有一定的提高，但是还远未达到解决问题的程度。
在查阅了很多信息之后，我看到了很多人推荐使用elastic search作为持久层。
它是一个轻量型的存储工具，虽然不是关系型数据库，也不支持基本SQL语句，但是它具有能够动态多节点部署，节点掉线后不影响全局数据的优点，最重要的一点，在面对海量数据查询时，它的表现要比MySQL优秀许多。根据我们的实际测试，一张几千万的表格，如果存储在MySQL中，利用非索引字段查询，可能消耗数秒到数十秒，但是同样的数据存储在ElasticSearch中，只需要毫秒级别就能查询到结果。简直就是为我们遇到的问题量身定做的解决方案。
综上，我们从两个方面提供了优化数据库的思路，分别是配置主从与引入ElasticSearch。
以上是我的浅见，欢迎各位在下方评论区点赞留言互动。
我是苏苏思量，来自BAT的java开发程序员，每天分享科技类见闻，欢迎关注我，与我共同进步。
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1.最重要的调整数据表的架构，以提升效率。通过架构调整，减少关联查询，减少同步读写。用冗余字段，减少关联。
2 大小字段分离。尤其是大字段，最好独立表存储（当然是数据量极为庞大时）
3.使用链接（join）来代替子查询，速度将会快很多的。
4.合理索引！十分重要，必要时分表分库。好的索引，使查询提升1000倍，不是问题。
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直接多PC SERVER搭建机群，把大数据库拆分吧。有钱你就直接上小型机+Oracle数据库
主要是多大的数据库？16台够了吧？MySQL
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针对数据库优化基本在有以下的步骤：
一、硬件的优化
1)最粗放的方式就是提升硬件的配置，可以从CPU，内存和磁盘方面给予回答。
二、DBA的优化
1)最常用的方法是索引、索引、索引，加个索引可以将CPU的100%一下子降到10%左右
2)和开发沟通看看表里面的数据是否可以搬移或是删除
三、开发的优化
1)添加缓存，减少对数据库的访问，变相的减少数据库的压力
2)添加冗余字段，减少跨表查询，采用反三范式的方法去设计表
3)SQL语名要规范，不允许用seelct * ，where条件中不允许用函数、like，not in,<>等；
四、架构的优化
1)数据库设计要规范，避免存在大表，如表数据量过大，可以拆分成多个表
2)减少跨表查询，最好使用单表去查询数据
3)设计数据库的时候要采用水平或是垂直拆分的方式，将数据打散。
注：有时候数据库优化不是单靠一个点去完成的，如果想要治本的话，得从多方面去入手。
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