如何查数据库快不？先别整那些虚头巴脑的理论，咱直接拿个例子，看看你的数据到底存哪儿，如何拿出来的。 我在写代码时遇到一个坑，用户想把一个用户 ID 存进去，然后立马查出来。我第一个想法肯定是直接存到内存，就像把数据倒进一个软盘里。但这招不中啊，用户写脚本的时候可能一秒钟就挂了，要么内存不够，更是时常撞车，重复就数不了了。
那我把数据存到了硬盘上，还自带索引，这样能快一点。结局用户写脚本的时候，后台机器起不来，还时常报毛病。等到用户程序员来了，我把脚本跑了一遍，发现数据都存有了，可是用户如何查都找不到。 这情况在数据库开发里叫“读性能”。我的脚本是逐条读文件的，数据可能都存有，但用户操作起来像跑了八百米。
后来我改了一下，不再每来一条数据都新建一个文件，而是把数据存到“分片”里，每个分片负责一块区域。
这样用户访问某个分片时，只有他那一块被加载到内存里，其他分片都不动，这样查询速度就稳了大量，哪怕有 100 万条数据，查起来也挺快。 还有，要是用户想查某个用户 ID，直接去整个磁盘里扫一遍那忒慢了。我只能根据 ID 在内存里找个“索引”，这索引就像一本目录，告诉 JVM 在哪块内存空间里存数据。用户请求进来，先查这个索引，找到对应的文件，再去文件里找数据。
不过，索引这东西也不是万能的。
要是文件挺大，索引本身也会变得挺占内存。
这时候，用户要是想查别的文件，就得重新加载索引，要么干脆换个文件去重新建索引。 还有个小情况，要是某个用户 ID 挺长，比如包含了大量个汉字，我再查的时候，索引就得重新算一遍，这可能会变慢。
这时候我就得把数据切分成更小的块。
比如我把一个长的 ID 分成两块，要么切成四块，每块自己建一个索引。用户查的时候，就查对应的那一小块，速度就快了。
这种“分块”的思路，在数据库开发里贼常见，就像把一个大单词切成拼音，用户只查拼音对应的音节。 再比如，用户想查两个用户 ID，比如用户 A 和用户 B。
要是我把数据按顺序存，用户查 A 只需求读前两块，查 B 只需求读后两块。
要是我把数据按 ID 排序存，查 A 和查 B 时，读的数据块是一样的，也就是用户就得读一次数据。
这时候我就把数据存成“键 - 值对”，用户查的时候，只要找到对应的键，值就在那里。 不过，我也遇到过难题。
比如用户存了 100 万个用户，每个用户 ID 都是长字符串，查的时候得读大量内存。
这时候我就得把用户按 ID 排序存起来。
这样用户查 A 时，就只读前几块数据，查 B 时，只读后几块。
这样查速度就快了。但这样有个难题，要是用户存的数据大量，按 ID 排序会把数据全体读一遍，这时候我再查 A 和查 B 就得重复读数据。
故此我又得把数据分成更细的块，每个块里排序。
这样用户查 A 时，只读对应的那一排序块，查 B 时也只读对应块，这样速度就更快了。 还有个难题，要是用户存了 100 万个数据，我按 ID 排序存，索引就得按 ID 排序。用户查 A 时，索引也得按 ID 查，这样数据就重复读了。
这时候我就把数据分成更细的块，每个块里排序，索引也分成更细的块。
这样用户查 A 时，只读对应的那一排序块，查 B 时也只读对应块，这样速度就更快了。
不过，要是用户存的数据大量，按 ID 排序会把数据全体读一遍，这时候我再查 A 和查 B 就得重复读数据。 这时候我就得把数据分成更细的块，每个块里排序，索引也分成更细的块。
这样用户查 A 时，只读对应的那一排序块，查 B 时也只读对应块，这样速度就更快了。 实际上，数据库开发里还有大量细节，比如索引如何维护，数据如何压缩，还有用户如何写脚本。
这些细节别看关键，但咱们今天先不深究，先把这个“分块、排序、索引”的根本逻辑搞清楚了。 总而言之，数据库开发里，核心就是如何快速找到数据。把数据分成块，按块排序，然后建立索引，这样用户查的时候，就只读相关的数据块，速度就快了。自然，数据量挺大时，就得把数据切得更碎，这样索引也能更细，查询也就更快了。
这就是为啥我们总在改代码，为啥时不时得重启服务器，为啥总要优化那些索引。
