很多面试考官都会问数据量很多如何提升性能

[destinyjxl]

很多面试考官都会问数据量很多如何提升性能 这个有一个标准答案吗 面试官想听的是什么 希望有大神解释一下

[wanghui0380]

有，也没有。 就像大师教训小徒弟一样“速度慢了，反应慢了，内力不够”----------这是绝对真理，你要比李小龙厉害，也可以这么教训李小龙 这个玩意说有，是跟上面一样有标准答案，那就是开源+节流，就像成水利工程就成，发洪水了怎么办 分流可以把（分布式），建水库可以把（缓存），泄洪可以把（尽量提高单个吞吐），行洪可以把（炸掉堤坝，把水放到无人的地区，俺们也行多余的不要了，直接弃掉），多级调度可以把（多级缓存） 这玩意说没有， 是因为就算你知道开源节流4个字也帮不了你。我们要看具体情况去实现，那有啥固定模板的

[冰川711]

没有什么标准答案，也就是两个方面做做优化，代码和数据库，代码可以建立缓存机制、使用异步操作等等，数据库可以给表建索引、复杂查询使用存储过程之类的，反正就是能提升性能的你就说就可以了

[二月十六]

这个问题比较宽泛了，得根据实际情况来说。 但是有一种是一定管用的加硬件啊，提升内存、提升固态、提升cpu、多加几台机器…… 分库、分表、历史数据、负载均衡、多线程、缓存……

[不胖到130不改名字]

[娃都会打酱油了]

一般问题的时候，面试官可能只是想要知道你是否对数据库优化有一定的经验，一般来说你懂得索引，并且真实使用过，也了解一些索引方面的问题的话，这方面就可以过去了 当然如果你的岗位是高级或架构师的话，那就会牵扯到数据这个量到底有多大，是否需要做到分表分库，读写分离等 缓存方面的话跟数据量大不是很匹配

[XBodhi.]

最好的就是 分布式。但是任何分布式对网络都是有要求的，而且原子性要考虑到。

[threenewbee]

要看这个企业/岗位的背景，它是不是真的有海量数据/海量用户这样的场景，如果没有，就是扯淡。
真的有海量数据/海量用户这样的场景也不会问如何提升性能这种宽泛的问题，而是应该问一些具体的。让你写一个map-reduce的算法，让你说说a star怎么回事，怎么做协同过滤，neo4j这样的框架的实现原理等等。
张口就问数据量很多如何提升性能，让人感觉很low有没有。