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面试官：如果某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化？

当某个表存在近千万数据且CRUD（增删改查）操作比较慢时，可以考虑以下优化策略：

1. 使用索引：索引能够加速查询操作，特别是对于经常用于 WHERE、JOIN 或 ORDER BY 子句的列。在该表中为频繁查询的列创建合适的索引，可以大大提高查询性能。但需要注意，过多的索引可能会影响写操作的性能，因此需要谨慎评估索引的数量和选择。

举例：假设有一个用户表 user，其中的 username 字段用于经常查询，那么可以为 username 字段创建索引，加快查询速度。

2. 分区表：将大表分割成多个较小的分区表，可以提高查询速度。通过将数据按照某个规则（如日期范围、区域等）进行分区，可以减少每次查询需要扫描的数据量。

举例：假设有一个订单表 order，按照订单生成日期进行分区，可以将表分割成多个子表 order_2020、order_2021、order_2022，这样在查询时只需要扫描对应的分区表，提高查询速度。

3. 垂直拆分表：将表按照字段的关系和使用频率进行拆分，将经常使用的字段和不经常