咱就来聊聊这个“2000w数据”的事儿。起因，也挺简单，就是最近我这手里头有个项目，数据量蹭蹭往上涨，眼瞅着就要突破2000万的大关。你知道的，这数据一多，啥问题都来，最头疼的就是这查询速度，那叫一个慢，用户体验直线下降，我这心里也跟着着急上火的。
我寻思着，这数据量大，查询慢点也正常，毕竟鱼和熊掌不可兼得嘛可是，随着时间的推移，这问题越来越严重，用户那边也是怨声载道，我也不能坐视不管。于是我开始着手解决这个问题。我得搞清楚这2000万数据到底是个什么概念，对我的系统到底有多大的影响。
我开始查资料，翻来覆去地看那些技术文章，发现这个“2000万”还真不是个小数目。按照网上的说法，一般的数据库，单表数据量要是超过2000万，这性能就会大打折扣。有的文章还算一笔账，说按照一条数据1KB来算，一个高度为3层的B+树索引，大概能存个2200万行左右。我一想，这不正好和我的情况对上吗？看来，这个问题还真得好好琢磨琢磨。
我就开始琢磨怎么优化。我先是检查我的数据库设计，看看表结构是不是合理，索引是不是都建好。然后，我又看看我的查询语句，看看有没有什么可以优化的地方。这一通操作下来，还真发现不少问题。有些表，字段太多，有些索引，建得也不太合理，还有些查询语句，写得也是啰里啰嗦的。找到问题，接下来就是改。我把那些冗余的字段给精简一下，把索引重新规划一下，又把那些啰嗦的查询语句给优化一下。这么一折腾，你猜怎么着？效果还真不错，查询速度提升不少。
光靠优化数据库和查询语句还不够，我还得考虑数据的存储问题。我想到一个办法，就是把那些经常访问的热点数据放到缓存里。这样，用户查询的时候，就可以直接从缓存里拿数据，不用每次都去查数据库。我用的是Redis，这玩意儿速度快，用来做缓存再合适不过。我也不能把所有的数据都放到缓存里，那样缓存也吃不消。我得想个办法，只把那些热点数据放进去。我想到的办法是，记录用户访问数据的日志，然后定期分析这个日志，看看哪些数据被访问得最频繁，把这些数据挑出来，放进Redis里。这样，既能保证缓存的效率，又能减轻数据库的压力。
这还没完，我还发现一个很有意思的事情，那就是数据泄露问题。前段时间，看到一个新闻，说是万豪酒店因为数据泄露，赔3.6亿。这可把我吓一跳，我可不想步他们的后尘。于是我又花点时间，研究一下怎么保护我的数据安全。我加强我的数据库权限管理，给不同的用户设置不同的访问权限，还给我的数据做加密处理，这样，就算数据被偷，别人也看不懂。
经过这一番折腾，我的系统终于算是稳定下来。查询速度上去，用户体验也好，数据安全也有保障。虽然过程挺曲折的，但是结果还是令人满意的。这回的经历也让我明白一个道理，那就是做技术，不能只顾着埋头苦干，还得不断学习，不断思考，才能把事情做得更
好，今天的分享就到这里。希望我的这些经验能对大家有所帮助。记住，数据量大，别慌，总有办法解决的。