导语：MySQL大表查询出现瓶颈怎么办
第一步：数据库表设计及索引优化（包含严格控制字段长度，表拆分以垂直拆分为主，字段冗余，索引覆盖及优化）；第二步：查询业务拆分，将分页数据查询与Count统计查询分开，降低统计查询对业务操作的影响（一般查询统计结果业务并不感冒，限制深度分页）；第三步：数据规模大的情况下，查询缓慢主要体现在查询统计上，可针对性对系统比较慢的接口追加结果缓存，缓解慢SQL查询给数据库造成的压力；第四步：考虑水平分库分表，分表规则需要具体业务具体分析。无法切合实际业务的分表规则不但无法提交效率反而会带来更多问题；第五步：采用MySQL + NoSQL的架构方案，将MySQL中数据同步到其它介质，比如ES。利用其它搜索引擎辅助查询。实践方案：canal+kafka+Elasticsearch实现海量数据查询（缺点：会有一定的延迟，会占用更多的资源）
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