哈啰一面:如何優(yōu)化大表的查詢速度?
哈啰出行作為阿里系共享單車的頭部企業(yè),在江湖中的知名度還是有的,而今天我們就來看一道哈啰 Java 一面中的經(jīng)典面試題:當(dāng)數(shù)據(jù)表中數(shù)據(jù)量過大時,應(yīng)該如何優(yōu)化查詢速度?
哈啰出行的面試題目如下:
其他面試題相對來說比較簡單,大部人題目都可以在我的網(wǎng)站上(www.javacn.site)找到答案,這里就不再贅述,咱們今天只聊“數(shù)據(jù)表中數(shù)據(jù)量過大時,應(yīng)該如何優(yōu)化查詢速度?”這個問題。
1、如何優(yōu)化查詢速度?
所謂的“大表”指的是一張表中有大量的數(shù)據(jù),而通常情況下數(shù)據(jù)量越多,那么也就意味著查詢速度越慢。這是因為當(dāng)數(shù)據(jù)量增多時,那么查詢一個數(shù)據(jù)需要匹配和檢索的內(nèi)容也就越多,而檢索的項目越多,那么查詢速度也就越慢。
舉個例子,比如當(dāng)家里只有一個孩子的時候,可能一個月的花銷不算太大,但是隨著家里的孩子越來越多,那么這個家庭的花銷也就越來越大是一樣的,而表中的數(shù)據(jù)量和查詢效率的關(guān)系也是如此。
那問題來了,怎么優(yōu)化查詢速度呢?
這個問題的主要優(yōu)化方案有以下幾個。
(1)創(chuàng)建適當(dāng)?shù)乃饕?/span>
通過創(chuàng)建適當(dāng)?shù)乃饕?,可以加速查詢操作。索引可以提高查詢語句的執(zhí)行效率,尤其是對于常用的查詢條件和排序字段進(jìn)行索引,可以顯著減少查詢的掃描范圍和 IO 開銷。
(2)優(yōu)化查詢語句
優(yōu)化查詢語句本身,避免全表掃描和大數(shù)據(jù)量的關(guān)聯(lián)查詢。可以優(yōu)化查詢條件,使用合適的索引、合理的查詢策略,減少不必要的字段和數(shù)據(jù)返回。
(3)緩存查詢結(jié)果
對于一些相對穩(wěn)定的查詢結(jié)果,可以將其緩存在內(nèi)存中,避免重復(fù)查詢數(shù)據(jù)庫,提高查詢速度。
緩存的查詢速度一定比直接查詢數(shù)據(jù)庫的效率高,這是因為緩存具備以下特征:
- 內(nèi)存訪問速度快:緩存通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中,而數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)存儲在磁盤上。相比于磁盤訪問,內(nèi)存訪問速度更快,可以達(dá)到納秒級別的讀取速度,遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于數(shù)據(jù)庫的毫秒級別的讀取速度。
- IO 操作次數(shù)少:數(shù)據(jù)庫通常需要進(jìn)行磁盤 IO 操作,包括讀取和寫入磁盤數(shù)據(jù)。而緩存將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中,避免了磁盤 IO 的開銷。內(nèi)存訪問不需要進(jìn)行磁盤尋址和機(jī)械運動,相對來說速度更快。
- 特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):緩存的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通常為 key-value 形式的,也就是說緩存可以做到任何數(shù)據(jù)量級下的查詢數(shù)據(jù)復(fù)雜度為 O(1),所以它的查詢效率是非常高的;而數(shù)據(jù)庫采用的是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計,可能需要查詢二叉樹、或全文搜索、或回表查詢等操作,所以其查詢性能是遠(yuǎn)低于緩存系統(tǒng)的。
(4)提升硬件配置
對于大數(shù)據(jù)量的表,可以考慮采用更高性能的硬件設(shè)備,如更快的存儲介質(zhì)(如固態(tài)硬盤),更大的內(nèi)存容量等,以提升查詢的 IO 性能。
(5)數(shù)據(jù)歸檔和分離
對于歷史數(shù)據(jù)或不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù),可以進(jìn)行歸檔和分離,將這些數(shù)據(jù)從主表中獨立出來,減少主表的數(shù)據(jù)量,提高查詢速度。
(6)數(shù)據(jù)庫分片
當(dāng)單個數(shù)據(jù)庫無法滿足查詢性能需求時,可以考慮使用數(shù)據(jù)庫分片技術(shù),將數(shù)據(jù)分散到多個數(shù)據(jù)庫中,每個數(shù)據(jù)庫只處理部分?jǐn)?shù)據(jù),從而提高查詢的并發(fā)度和整體性能。
數(shù)據(jù)庫分片技術(shù)的具體實現(xiàn)是分庫分表。
2、何為分庫分表?
首先來說,分庫分表是一組技術(shù),而不是一個單一的技術(shù),分庫分表可以分為以下幾種情況:
只分庫:將一個大數(shù)據(jù)庫分為 N 個小數(shù)據(jù)庫。例如將一個電商數(shù)據(jù)庫,分為多個數(shù)據(jù)庫,如:用戶數(shù)據(jù)庫、倉庫數(shù)據(jù)庫、訂單數(shù)據(jù)庫、商品數(shù)據(jù)庫等。
只分表:在一個數(shù)據(jù)庫中,將一張表拆分成多張表,而分表又有以下兩種實現(xiàn):
- 橫向拆分:不修改原有的表結(jié)構(gòu),將原本一張表中的數(shù)據(jù),分成 N 個表來存儲數(shù)據(jù)。
- 縱向拆分:修改原有的表結(jié)構(gòu),將常用的字段放到主表中,將不常用的和查詢效率低的字段放到擴(kuò)展表中。
既分庫又分表:它的實現(xiàn)最復(fù)雜,顧名思義,它是將一個數(shù)據(jù)庫拆分成多個數(shù)據(jù)庫,并將一個數(shù)據(jù)庫的一張表,同時有拆分為多張表。
2、分庫分表的實現(xiàn)
目前市面上分庫分表的主要實現(xiàn)技術(shù)有以下幾個:
- ShardingSphere:ShardingSphere 是一個功能豐富的開源分布式數(shù)據(jù)庫中間件,提供了完整的分庫分表解決方案。它支持主流關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如 MySQL、Oracle、SQL Server 等),提供了分片、分布式事務(wù)、讀寫分離、數(shù)據(jù)治理等功能。ShardingSphere 具有靈活的配置和擴(kuò)展性,支持多種分片策略,使用簡單方便,項目地址:https://shardingsphere.apache.org
- MyCAT:MyCAT(MySQL Clustering and Advancement Toolkit)是一個開源的分布式數(shù)據(jù)庫中間件,特別適合于大規(guī)模的分庫分表應(yīng)用。它支持 MySQ L和 MycatSQL,提供了分片、讀寫分離、分布式事務(wù)等功能。MyCAT 具有高性能、高可用性、可擴(kuò)展性和易用性的特點,廣泛應(yīng)用于各種大型互聯(lián)網(wǎng)和電商平臺,項目地址:https://github.com/MyCATApache/Mycat2
- TDDL:TDDL(Taobao Distributed Data Layer)是阿里巴巴開源的分庫分表中間件。它為開發(fā)者提供了透明的分庫分表解決方案,可以將數(shù)據(jù)按照指定的規(guī)則分布到不同的數(shù)據(jù)庫和表中。TDDL 支持 MyISAM 和 InnoDB 引擎,提供了讀寫分離、動態(tài)擴(kuò)容、數(shù)據(jù)遷移等功能,項目地址:https://github.com/alibaba/tb_tddl
- Vitess:Vitess 是一個由 YouTube 開發(fā)和維護(hù)的分布式數(shù)據(jù)庫集群中間件,支持 MySQL 作為后端存儲系統(tǒng)。Vitess 提供了水平拆分、彈性縮放、負(fù)載均衡、故障恢復(fù)等功能,可以在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和高并發(fā)訪問場景下提供高性能和可擴(kuò)展性,項目地址:https://vitess.io/zh/
小結(jié)
大數(shù)據(jù)量的表的查詢優(yōu)化方案有很多,例如:創(chuàng)建索引、優(yōu)化查詢語句、緩存查詢結(jié)果、提升硬件配置、數(shù)據(jù)歸檔和分離,以及數(shù)據(jù)分片技術(shù)(分庫分表)等,而這些技術(shù)通常是一起配合使用,來共同解決大數(shù)據(jù)量表的查詢速度慢的問題的,其中分庫分表的實現(xiàn)最為復(fù)雜,所以需要根據(jù)自身業(yè)務(wù)的需要酌情使用。