ludizhang
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千万表级联查询优化

需求背景：
某大型物流公司CRM提供可视化营销功能，一线员工可以在界面中直接按条件搜索到本门店下属各个用户：潜在客户，大客户，散户等，并显示用户的各种数据：基本信息，来源信息，花费金额，花费频率，回访信息，统计报表等数据；
涉及到表 ：用户表基本信息表，用户附加信息表，订单表，用户来源表
表基数：用户表1000万，附加信息3000万，订单表5000万，用户来源表1000万
正式进入查询阶段：
第一阶段sql查询：在数据库中添加相应索引，通过条件减少sql执行时，搜索范围
优化结果：12秒完成一次搜索
第二阶段数据表结构优化：相应的表添加分区，以部分为分区单位进行range分区，
优化结果：5秒完成一次搜索
压测结果：30并发下，数据库CPU消耗达到85%
成本增加：多张表分区的维护成本：分区带来在线重定义工作，分区后全局索引重建，分区索引重建等工作量
第三阶段数据表结构优化： 在1，2基础上，增加统计数据部分的物化视图，中间表
优化结果：1.2秒完成一次搜索，
压测结果：通过50并发压测，数据库CPU消耗在70%以内，其他指标正常
成本增加： 中间表的维护，增量更新脚本，全量恢复脚本；物化视图的维护成本，增量更新脚本

一个半月终于将这么看似庞大且操蛋的需求完成了，过程中基本天天泡在DBA哪里，优化sql，优化数据表，任何一个又可能的过程都不会放过，险些转行做了DBA；当时感觉是一个很屌的一个成果，但是现在看来，很多需要反思之处！！！
总结一下：对于千万级别的数据而已，说大不大说小不小，一般这个级别SQL本身的查询优化以及很乏力了，需要依靠数据表结构 数据库层的一些优化才能够到达预期的目标，而且会因为这些的增加，增加很多其他的维护成本：多出来很多中间表，中间表的维护脚本，增量更新的脚步等等，有时候也要考虑一下这些成本的增加是否值得或者适合，或者可以考虑一下新型的技术来解决比如spark/strom等新型的数据处理技术，但是这样成本会更高一点点，需要全面的权衡

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