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主要内容：
1.2.3 、 纵 向拆分
纵向拆分方法：把不需要用于查询的大字段，放到另外一个新建的附属表中，如
feelingStructured 表和 Auto 表。这样就将 Evaluation 表的数据内容减少到最少，存储块中可
以多存储许多数据行，减少程序读取存储块的个数。
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1.2.4 、 横 向拆分
横向拆分方法：表分区，表分区的条件，一张数据表的行数至少要达 3000W 行以上的数据，
就可以考虑做表分区了。但这不是绝对，如果表的数据行内容特别多，查询特别慢时，也可
以尽早做表分区。
注意问题：普通表在查询时，会比分区表要快一些，因为基于分区表的查询会遍历所有的分
区表，而普通表只查询了普通表一个表。
解决办法，在查询条件中加入分区条件，这样查询就会落入指定的分区中，不用遍历所有的
分区，但问题是，是不是所有的查询都能加入分区条件呢。只要进行了表分区，那么 SQL
的前提条件就是所有 SQL 都要加上分区条件，除非个别的汇总，统计类的 SQL。
1.2.5 、 数据库分库
数据库分库：当一个台数据库表服务器访问压力过大，数据量过大时，就需要考虑进行数据
库分库，数据库分库条件和表分区的逻辑是比较像的。根据业务条件，如地区，时间，进行
拆分。
1.2.6 、 读索引为什么比读表快
这里面引发出一个触类旁通的问题，为什么索引查询会比直接查数据要快？因为索引做为一
个独立的数据存储区，也是跟数据表存储块一样，以 8KB 为一个存储块，一个 IO 读取一次
存储块，而索引中只有简单的几个索引列，而不是整个数据行的数据，所以它一个 IO 读取
的数据会非常多，这样它的 IO 就会非常少，加快了查询速度。
1.2.7 、 数据压缩的利与弊
数据压缩和索引压缩会使存储空间和逻辑读减少，但是会使表更新的开销加大，查询耗费的
CPU 也更多，所以压缩表一般适合在更新比较少，且 CPU 消耗不大，IO 消耗很大系统中适
用。像企业管理软件就比较适用于数据压缩和 BI 系统。如果当前系统的 IO 并不高，但 CPU
非常繁忙，则不应该采用表和索引压缩，传统数据库的压缩率并不是太高，真正压缩率比较
高的应该是 BI 的数据。
2 索引优化
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