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说白了，连接满了，超时，数据库都不给我返回值了，所以这种实验，不找100台机器，也别可一台机器去霍霍，因为如果能快，那个1个亿的大表，返回的也不会慢。这时候拼的就是计算能力了,都在一台机器上去做实验，会让你怀疑人生的。
那咋办， 这地方我就假装返回都是1000毫秒，也就1秒，然后每个线程都在1秒的时候都给我返回值，这个值我写死，可以看看多线程分布式统计count的效果。
最后总体耗时，就是最后那个返回时间最长的线程返回的时间，所以理论上100个线程同时启动，应该在1秒完成，但线程这玩意有快有慢，所以1秒多一点，也是可以接受的。如果碰上都是机器性能好的时候，所有数据库返回都在1秒以内，那么也就是1秒了。
这个多线程编程可以试试类似Java的countDownLatch/AKKA 将异步多线程结果同步返回。
最后是在数据库数据量比较大的时候，通过MySQL以上的特性，进行不同场景应用的思考。
场景：银行交易流水记录的查询
- 根据小总结六的特性，操作表和历史查询表一定要时间可以分开，由于带索引的历史表，插入会很慢，所以要插入到操作表内，操作表和历史表的字段是一样的。
- 根据小总结二特性，然后固定某个时间点，比如半夜12点，或者固定日期，或者选择非交易查询活跃的时间，把操作表里的数据往历史表里插一下，由于重建索引也用不了太久，一样半个小时左右。让两种表并存。还有另外一种策略，由于流水主要以时间做为排序对象，可以按照时间顺序，也就是ID自增长的顺序进行分库分表，就像试验的那样，100万左右条数据一张表，另外在做一张时间范围的索引表，如下：
- CreateTimeIndexTable
- ID TableName CreateTimeStart CreateTimeEnd
- 1 yun_cashflow_1 2018-10-22 09:06:58 2018-10-26 09:06:58
- 2 yun_cashflow_2 2018-10-26 09:06:58 2018-10-29 09:06:58
- 3 yun_cashflow_3 2018-11-12 09:06:58 2018-11-22 09:06:58
- 4 yun_cashflow_4 2018-11-22 09:06:58 2018-11-26 09:06:58
当遇见这样语句需求的时候：
- select * from yun_cashflow where money<62 and userid=32 and createtime between '2018-10-27 09:06:58' and '2018-10-28 09:06:59'
1)、就改写成这样的顺序
- select TableName from CreateTimeIndexTable where CreateTimeStart> '2018-10-27 09:06:58' and CreateTimeEnd < '2018-10-28 09:06:59'
2)、当得到TableName的时候，结果是yun_cashflow_2，在进行语句的查询
- select * from yun_cashflow_2 where money<62 and userid=32 and createtime between '2018-10-27 09:06:58' and '2018-10-28 09:06:59'
这样，两遍就可以查询到结果。
不过也有可能查询的结果是多个，比如
- select TableName from CreateTimeIndexTable where CreateTimeStart> '2018-10-27 09:06:58' and CreateTimeEnd < '2018-11-13 09:06:59'
yun_cashflow_2，和yun_cashflow_3，这个时候，就需要把两个表的结果都查询出来，进行merge。相信程序员们对两个表的结果集合并逻辑都不是什么难事，这地方不多解释。
这样做的好处，主要是每次重建索引的时候，就不用整个1个亿的大表进行重建，而是只重建最近的1百万的那张分出来的表，速度会很快的。
3. 根据小总结一和小总结三的特性，把关键的字段加上索引，用户，时间，这样保证查询的速度。
4. 根据小总结四的特性，尽量限制查询结果的数量范围，比如，单个人查自己的交易明细，可以限制范围，比如查询时间范围不超过三个月，或半年，或一年。
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