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6年企业级开发平台研发经验。全栈研发工程师，为dojo社区贡献dojox.app前端开发框架，参与研发IBM MobileFirst移动开发平台，参与构建12306手机订票移动平台。对跨平台移动应用开发、安全有深入研究，对PaaS和SaaS服务有涉猎。采纳回答如果出现了查询瓶颈（mysql基本上会出现查询瓶颈，oracle会好一些），建议根据查询频次进行拆分。例如：按照时间查询频次高，则拆分成不同时间区间表。按照类型查询频次高，则拆分成不同的类型表。
2019-07-17 18:25:15赞同 1 展开评论 打赏 -
数据量级达到一定量级，就需要考虑做分库分表的优化，一般的优化策略都是按照常用的查询字段去做分库分表路由，例如用户id等，时间维度一般再按天或按月进行拆分（根据自己业务的数据量级来定），最后再把一定时间之前的数据进行历史库分离存储（如有必要），频道较高的其他字段做成索引，可以用冗余字段减少不必要的关联查询
2019-07-17 18:25:15赞同 展开评论 打赏
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