偶上家公司明确规定，一张表不能超过5000万，因为查询效率会有更大的降低！
无论如何，看下如何优化数据查询吧！
①，单库单表:
1，加索引，一个好的索引能用空间换取查询时间的大为降低！
2，使用存储过程:减少sql编译的时间！
3，优化sql:包括联合查询的指向，where，order语句使用索引字段，减少使用多表联合查询，不要使用select *等等！
4，参数配置:扩大内存，调节线程池参数等等！
5，开启缓存:开启二级缓存，三级缓存，提升查询效率！
②，单库多表:
使用水平拆分（比如按月份），将表分为12张表，然后在代码端按照月份访问相应月份的表！
使用垂直拆分:很多字段只是作为保存记录用，（像一些约定，备注啥的字段往往很大），可以将查询中常常用到的字段放在常用的一张表中做查询，另一些字段放另一张表中存储，通过某个唯一索引字段联系起来，可以保证查询效率大为提升（因为磁盘IO减少）！
③，多库多表:
①，主从读写分离:表中数据虽然还是一致，但是由于多个从库读，主库写数据，大大减少共享锁的性能开销！
②，分库分表:指定一个字段作为，分库字段，利用hash值或者其它策略，分布在不同的库里面，在按照相应分布策略（比如上面的水平拆分或者垂直拆分），分散到不同的表里！
比如大家现在的数据库设计为8库1024表，你的将近一亿的数据在大家的单张表里面只有不到10W！
虽然理论上，一张表的大小不做任何限制，但是基于查询效率，索引性能等，不宜超出5000万数据！
关于多线程，分布式，微服务，数据库，缓存的更多干货，会继续分享，敬请关注。。
