老李分享：大数据性能调优案例
1、“空间换时间”以及“内存中处理数据”
比如user_id.csv文件中有20万个不同的user_id，根据user_id去查其对应的用户最近发表的一篇帖子，取出post_id，post_title、post_time和user_id（post表中查，post表中有一列是user_id，表示帖子所属者），而帖子数目有大概两百万，那么如何处理呢？
我的解决方案是：
A. 先将post表post_id，post_title、post_time和user_id这四列导出到posts.csv文件中，然后利用一个CSV读取组件将posts.csv文件中的记录读取到csvRecords中
B. 然后利用“空间换时间的思想”，先将user_id.csv中的user_id读取到userIdList的List对象中，然后再将userIdList转为字典：
var userIdDict = userIdList.Distinct().ToDictionary(c => c, c => 1);
C. 最后比对userIdDict和csvRecords得到结果：
var resultRecords = csvRecords.Where(c => postDict.ContainsKey(c.UserId)).ToList(); // 这里ContainsKey的查询时间复杂度为O(1)
2、JOIN优化查询性能
一个页面查询效率非常低（一分多钟都没有结果），查询过程后台执行了3条SQL，其中2条SQL的执行时间都在39秒左右（2条SQL类似），造成数据库连接超时。
后台数据库查询用的是EF框架，而EF框架使用不当的话很容易导致糟糕的查询性能。
简单地模拟下（数据库表名已调整，记录数也有所改动，不影响结果）：
用2张表：一张表为账户表比如account，记录数大概为3000条。另外一张表比如为帖子表post，记录数大概为190万。
然后后台处理过程大概是：先根据查询条件取得账户表的account_id的列表accountIds，然后再根据account_id列表去找post记录（post表有一个字段为account_id），大概这样：
var posts= db.Posts.Where(m).Where(c => accountIds.Contains(c.AccountId));
不需要过于关注这行代码，我用工具监测到这行代码对应的SQL为：
SELECT * from post
WHERE
((20 = account_id) OR (21 = account_id)) OR ...
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 0, 15;
上面的OR条件大概有2000多个。EXPLAIN结果显示ROWS值达到134万多，也没有使用索引。
因为多了ORDER BY子句造成效率低，但是不能为了优化而省掉它，因为业务要求第一页显示最近的15篇帖子。
用JOIN查询，自己手工拼了一条SQL，发现几乎瞬间出结果，SQL大概如下：
SELECT * FROM
posts AS A
JOIN
accounts AS B
ON A.account_id = B.id
WHERE A.category = 1 # 帖子的分类
ORDER BY A.created_at DESC
LIMIT 0, 15;
按照这个方法，舍弃EF，改用拼SQL的方法重写代码了。速度改进不少，原来需要近2分钟才能显示查询结果，现在只需要3-4秒。
这个场景用JOIN能提高查询效率，是因为一张表的记录数只有3000条左右，而另外一张有几百万的数据。如果两张表的数据都有几百万，那用JOIN未必能提高查询效率
3、业务逻辑代码层面优化
理解透彻业务逻辑，去除冗余业务逻辑代码
原文链接;http://www.cnblogs.com/laoli0201