高并发的设计

• When a big table has a huge insertion, then if there are many queries, it will reduce the insertion performance because of the lock of table by query. So first, extract the huge table to many smaller tables, like daily tables: cdr_20210903. Then, do not query today’s table, only query previous days’ table.

• 数据库引擎选取，取决于业务。有的数据库侧重于高性能写入，有的侧重于大并发查询。

查询优化

• table index数量不宜过多。仅在查询比较多的column上创建index. string或text类型的字段创建索引效果比integer类型差很多。

• 如果通过table index过滤掉的数据少于90%，效率就不算高了。比如有5种color，color上建index，过多才过滤80%。

• 大表Join效率差。

• 字符串like的效率很差。

• 表太大，可以分拆成小表。如按企业ID分拆，按时间分拆等。要终合考虑实现难度和程序改动量。 按时间分拆可以根据业务需求，比如查询可以限制为仅允许查近三个月数据。历史数据查另外一个机器上的数据库。

• 用Redis等key-value数据库存放经常读写的数据，可以大大缓解Relational DB的压力。

其它

• RAID5硬盘安全性高,多个硬盘互相备份,一块坏了,另一块立刻可用.