一,前言

　　先做一下场景描述：在mongodb中，我们维护了一个A表，保留近2日的点击信息。A表数据增长很快，每天300万左右。这样即使每日凌晨清理前天数据，到了晚上仍然会有近600万数据。

　　有个业务需求：需要在不到1s的时间内根据uid查出A表对应的记录。

　　问题：刚开始时每天也就几十万数据量，没什么问题。现在一到晚上数据量渐增到600万时，经常报查找超时。

二,我能想到的优化

　　很简单，1，针对uid建立索引。uid是一个36位长的字符串。2，mongo的有一种查找叫 find_one 。即查找到第一次出现的即可。

　　　　　　3，分表。

三，分表的思想

　　分表是必须的，但如何分表呢。这就有技巧和经验了。

　　经理和我关于怎么分表进行了一个小时的讨论（后来发觉他早想好怎么分了，就是想看看我的思路和他的能不能一致）。事后觉得他的分析思路很不错，特此记录下。说点题外话，我觉得学习这事吧。自己学明白不一定是真明白，能把别人讲明白才是真明白。所以在身边没有听众的情况下，写博客就是比较好的办法（哈哈，在自夸）。

　　1.进入正题：我们的目标是调高查询速度。OK！造成查询慢的原因有什么呢：1，数据量大。2，文件体积大。

　　所以600万条60G的数据查起来会比600万条60M的数据慢。有人会说，mongo存的是内存，mysql，oracle存的是文件。怎么会出现文件大小影响查询速度呢。事实上不然，个人见证了这个A表成长的历史，最早该表占用19G的大小。随着业务量的增长，A表越来越大。眼睁睁看着他2G，2G的吃硬盘，最后到接近80G。而服务器的可用空间从开始的73%降到40%。所以，mongo用的是虚拟内存，虚拟内存实际是物理内存的抽象，多数情况下，出于方便性的考虑，访问的都是虚拟内存地址，然后操作系统会把它翻译成物理内存地址。Swap也是虚拟内存引申出的一种。这样的话，你就涉及到地址偏移。文件巨大的情况下，查询效率会下降。（个人理解，欢迎指正）

　　所以，我们可以试着给A表减肥。

　　2.按逻辑分表

　　事实上，处于数据完整性考虑。经理不希望缩减A表的字段。那么，另辟蹊跷。我们针对查询业务，专门拿出一个B表，专做查询用。按逻辑分，A是日志表，B是查询表。原先A表有10个字段，而且有的字段很大。现在B表仅需要4个字段。我估算过，相同数据量，A表是B表的三倍。这样我们可以认为查询效率提高3倍。该建索引照样建索引啊。

　　3.按业务分表

　　因为必须要保留2天的数据。所不能简单按日期，小时分表。但是，我们在B表有个字段C意义特殊，可以按照C字段分表。这样又把B查询表数据量减少一半。至此，我们相当于提高了3*2倍的查询效率。相当于我只需要从100万的数据中进行查找即可。

　　4.总结1

　　到此，经理的想法全部如上。先指出可取之处：1.再简单，明显的问题，也要先做分析。分析出文件大小会影响查询效率，其实分表也是。各位肯定比我聪明，我当时没想到。上来琢磨咋分表。没考虑减少表字段的可能。这就是土作坊和正规军的区别。（经理不混博客园，我拍马屁也没用）

　　2.分表也要有章程。先按逻辑分，再按业务分。

　　OK！想想，好像没啥了。就这样。

四，继续深入研究

　　以上是我在公司讨论研究出结果。优化也是按照上面的思路来的。优化完之后，果然系统运行正常，不再报错。事后我琢磨一下，现在的成果相当于，优化成从100万数据中查询。如果以后生意好了，数据量又翻了6倍呢？咋整。我们现在这个分表好像已经物尽其用了，数据必须保留2天的。唯一的C字段也被我用来分表了。

　　下班我和室友讨论了一下这个问题。其实还有办法优化。感谢@fengbohello的技术支持。

　　前文描述到我们从B表查询时是按照uid一个36位长的字符串进行查找的。嘿嘿，我们可以在uid身上做文章。uid大概这样："AB4A821C5DB3930C32A34000799F2D710E36"。

你在插入B表前，先做一步操作：table等于uid的每一位相加。uid每一位都是一个char，这样你最后得到的肯定也是一个char。一个char有8bit。所以table就有2的8次方的可能。比如table=‘10011011‘。这里要用加运算，别用与运算和或运算。因为这两个运算得出0,1分布都是1:3或3:1。这样得出的散列结果不会均匀分布。

　　我们的uid是随机的，所以你最后将uid插入表时会随机插入到table1=‘10011011‘的表中。同样，当你拿到uid做查询时，做相同处理后，你就立即知道你要去table1中查询对应的记录。综上所述，我们相当于根据uid进行散列，对B表又一次分成了256个分表。不但表变小了。而且400万进行2分的话，相当于2的22次方。散列后，我减少了8次2分查询。

　　嗯，先这样。欢迎大家指正或提出好的思路。　

在工作中遇到数据优化的一点感想