说到数据库的查询效率优化问题，首先就能想到以下几种方式：

这里是说基于数据库的优化，还有其它的优化方式；比如，增加缓存，把频繁使用的数据放到redis中，这样可以加快速度；但同样会带来数据的一致性问题。

所以，这里只讨论数据库层面的优化。

1. sql语句优化，索引优化，慢查询

2. 数据表结构优化

3. 读写分离

4. 分库分表

面试或工作过程中，问到数据库提升性能的思路，无法以上几种。

第一， sql优化，最简单直接的就是不要使用select *等语句，一是可能导致索引等失效；二是会导致查询到大量不需要到数据，导致系统响应缓慢。

其次，就是在适当的字段上面建立索引，这样可以大大提升数据库的查询效率；还有就是慢查询。

所谓的慢查询就是sql语句查询时间超过某个点的查询语句，比如超过了两秒钟。

而怎么解决慢查询问题，首先就是可以使用一些第三方的监控系统，监控某个接口响应时间是否异常等；或者通过配置mysql数据库的方式，开启其慢查询的功能；这样超过一定时间限制的sql语句就会被记录下来，这时再根据具体的业务需求，对sql进行优化；比如关联查询拆分成单表查询，然后在业务代码中对数据进行组合处理等。

还有就是使用mysql提供的explain字段，来查看sql语句的执行过程，是否有命中索引等，以此来对sql语句或索引进行优化。

第二，表结构优化。在表结构的设计过程中，根据不同的业务场景，对数据表结构进行设计，没有关系的字段不要放到同一张表中；有关系的字段可以进行适当的业务关联或者表结构冗余。

比如，订单表和用户表，如果完全遵循数据库的三范式，那么订单表中就不应该保存用户的任何信息，只需要把订单表和用户表进行关联就行了；比如在订单表中保存用户的id信息，或者再使用一张表去关联订单与用户的信息。但如果在与订单相关联的业务中经常需要使用到用户的手机号。

这时就可以在订单表中添加一个用户手机号的字段，这样就不用每次需要使用手机号时，都要关联用户表，增加查询的复杂度。

第三，读写分离。读写分离是一种常见的数据库优化方法，其主要原理就是采用数据的主从模式；在主表中写入数据，从从表中读取数据；这样防止读写都在一个数据库里，增加数据库的压力。

但读写分离会带来一个问题就是主从复制是需要时间的，不论是使用mysql自带的主从复制功能，还是使用比如canal这种中间件；所以可能会存在短时间内的数据不一致问题。

第四，分库分表。分库分表在大型互联网公司中算是一种基本操作，比如腾讯，阿里，抖音等用户量都接近十亿级，每天日活量上亿；所以，这种情况下的单库就无法支撑如此庞大的数据访问，所以就需要分库分表。

分库分表分为垂直拆分与水平拆分；所谓的垂直拆分，就是把一张数据表的字段拆分到多张表中；比如，有些公司一张表可能有几十个，甚至上百个字段；这样就会导致数据库单张表的压力太大。

而所谓的水平拆分就是一张表中的数据太多，比如抖音有十几亿用户，如果把这些用户信息放到一张表中，那么没有任何数据库产品能够做到。所以，就需要把这些数据拆分到多张数据表中。比如，抖音可以把不同省份的人放到不同的数据表中，这样就可以大大减轻表数据的压力。

而在根据是否把拆分的表放到同一个数据库中，还是放到不同的数据库中，又分为同库垂直分表，同库水平分表；以及异库分表——也就是分库分表。

在数据库系统的优化过程中，如果是在单库中，那么只需要使用前两种的优化方式即可；而如果涉及到读写分离，和分库分表；那么就涉及到多个数据库的数据一致性问题；数据同步问题，事务问题等。以及不同库等匹配规则；比如读写分离有多个库时，怎么确保读取数据平均分布在不同的数据库上，其具体策略是什么，应该怎么实现。

在比如，读写分离时，怎么根据不同的业务场景，合理的把数据拆分到不同的数据库中；拆分完成之后，怎么保证数据请求能够请求到正确的数据库中；数据一致性怎么保证，分布式事务怎么处理，数据异常时的回滚怎么做。

当然，市面上已经提供了具体的实现产品，比如sharding-jdbc以及mycat等；但由此产生的数据一致性问题以及分布式事务问题，还需要自己解决。

其次，自从微服务的出现，分布式思想深入人心；但事实上，分布式也可以理解成一种垂直方向上的分表，不同的业务模块拆分成不同的服务，每个服务有自己独立的数据库。

而且，这四种优化方式，并不是完全独立的， 而是可以进行叠加的。

比如，分库分表时，垂直拆分和表结构的优化可以作为一个东西来看待；但同样，分库分表时，在不同的数据库表中，索引怎么建，水平拆分时怎么建索引，垂直拆分时又该怎么建索引？

在垂直拆分时，如果一条数据需要多张表中的字段，也就是跨表查询语句该怎么写，索引该怎么建？水平拆分时，如果查询记录涉及到跨表该怎么办？

比如说，一张订单表中有二十个字段，一共有一亿条数据；这时需要把这张表进行分库分表；也就是说，订单表中的二十个字段要垂直拆分到两张表中，一亿条数据拆分到五张表中，每张表两千万数据，数据根据id进行拆分，1到2千万在第一张表中，2千万零1到4千万在第二张表中，以此推类。

这时，一个业务场景中，需要查询到字段中涉及到拆分的两张表中的字段，然后查询的订单数据中需要分页查询，并且分页的是一千九百九九万九千九百九十到两千万零十，这样跨表查询的索引应该怎么建，分页查询应该怎么实现？

这都是需要考虑的问题。