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索引指应用程序在查询时，尽量使用数据库索引进行查询。数据库表在创建时也尽量对查询条件的字段建立合适的索引。这里强调一定是合适的索引，如果索引建立不合适，不仅对查询效率没有任何的帮助，反而会使数据库表在插入数据时变得更慢，因为一旦建立了索引，数据在插入时，索引也会自动更新，这样就加大了数据库数据插入时的资源消耗。例如，数据库表中有一个字段为status，而status的取值只有0、1、2三个值，这时候如果对status建立索引，对查询效率没有任何帮助，因为status字段的值只有0、1、2这三个值，取值范围太少，建立索引后根据status去检索时，需要扫描的数据量还是非常大的。
正确使用索引可以很好地提高查询效率，但是如果一个表的数据量非常庞大，比如达到了亿万级别，此时索引查询很慢，并且新数据插入时也很慢，这就需要对数据进行分表或者分库。分库一般指的是一个数据库的存储量已经很大了，查询和插入时I/O消耗非常大，此时就需要将数据库拆分成2个库，以减轻读写时I/O的压力，如图1-7-10所示。
图1-7-10
常见的分库分表方式如下：
· 按照冷热数据分离的方式：一般将查询频率较高的数据称为热数据，查询频率较低或者几乎不被查询的数据称为冷数据。冷热数据分离后，热数据单独存储，这样数据量就会下降，查询的性能自然也就提升了，而且还可以更方便地单独针对热数据进行I/O性能调优。
· 按照时间维度的方式：比如可以按照实时数据和历史数据分库分表，也可以按照年份、月份等时间区间进行分库分表，目的是尽可能地减少每个库表中的数据量。
· 按照一定的算法计算的方式：此种方式一般适用于数据都是热数据的情况，比如数据无法做冷热分离，所有的数据都经常被查询到，而且数据量又非常大，此时就可以根据数据中的某个字段执行算法（注意：这个字段一般是数据查询时的检索条件字段），使得数据插入后能均匀地落到不同的分表中去（由算法决定每条数据进入哪个分表），查询时再根据查询条件字段执行同样的算法，就可以快速定位到是需要到哪个分表中去进行数据查询。
在分库分表后，写入数据时就可以按照如图1-7-11所示的方式进行分布式写入。数据分库分表带来的另一个好处就是：如果在单次查询时需要查询多个分表，那么就可以通过多线程并行的方式去查询每个分表，最后合并每个分表的查询结果即可，这样也可以使得查询的效率更高，如图1-7-12所示。
图1-7-11
图1-7-12
数据分库分表的关键点如下：
· 合理设计路由表，当需要查询数据时，能快速地定位到需要查询的数据是分布在哪些库的哪些表中，这样就能快速到对应的库和表中去做查询。
· 设计分库时，根据实际业务场景，尽量减少跨库之间的关联查询，因为不同的库的数据一般分布在不同的存储上，如果做关联查询，那么就会涉及大量数据的网络传输，从而影响查询性能。
· 设计分表时，尽可能根据实际业务场景让每个分表的数据分布相对比较均匀。