你见过哪些神一样的优化操作？
我接触过的优化操作很多，但要说“神一样”的，那得是那种能让你在深夜里拍着大腿，觉得“原来还能这么玩！”的。我记得有这么一件事，关于一个古老的、性能极其敏感的数据库系统。
这系统是那种一不小心就会拖垮整个业务的家伙，用户增长起来后，它的查询响应时间简直像在爬行。团队试了很多常规操作：加索引、缓存、读写分离，能想到的都上了，但效果都不尽如人意，还是经常出现性能瓶颈，用户抱怨声此起彼伏。
就在大家快要抓狂的时候，一位老工程师，我们姑且称他为“老吴”，提出一个非常规的思路。当时大家都在关注怎么让数据库“更快”，老吴却开始琢磨怎么让数据库“更少地工作”。
他观察到，这个数据库里有一张表，数据量非常大，而且经常有用户在上面进行复杂的聚合查询，比如按天统计销售额、按地区分析用户活跃度等等。问题就出在这些聚合查询上，每次执行都需要扫描大量数据，即使有索引，聚合操作本身也是一个不小的负担。
老吴的“神操作”来了：他提议 不再让数据库直接执行这些聚合查询，而是将这个聚合操作“提前”到数据写入的时候完成。
这听起来很简单，对吧？但具体怎么做，才是关键。
首先，他没有直接修改原有的日志表（就是那个数据量大的表）。而是 在数据写入流程中，增加了一个并行的“聚合子流程”。 当新的数据进来时，除了正常写入到主表，还会 同时将这些新数据按照日期、地区等聚合维度，更新到一个全新的、专门为聚合设计的“预聚合表”里。
这个预聚合表的设计非常精巧。它不像主表那样存储每一条原始记录，而是只存储聚合后的结果。比如，对于按天统计销售额的查询，预聚合表就只存储每天的总销售额。而且，为了保证聚合速度，这张预聚合表使用了更适合快速增量更新的数据结构，可能还做了额外的分区和索引优化。
重点来了：当用户发起一个聚合查询时，系统 不再去扫描庞大的原始数据表，而是直接查询这个小巧精悍的预聚合表。 这样一来，原本需要扫描几千万行数据的查询，变成了只需要读取几十甚至几百行数据的操作。查询速度的提升是指数级的。
当然，这样做也有它的“代价”。第一个是 存储成本的增加，因为需要多一张表来存储聚合结果。第二个是 写入延迟的微弱增加，因为写入操作需要多一个步骤去更新预聚合表。但老吴算过一笔账，对于他们这种读多写少的业务场景，这点写入延迟的增加，完全被查询速度的爆炸式提升所掩盖，而且存储成本的增加也完全在可接受范围内。
更“神”的地方在于，老吴在设计这个预聚合表时，还考虑到了数据的“时效性”。比如，昨天的销售额是精确的，但今天到目前为止的销售额是“正在计算中”的。他设计了一套机制，让预聚合表也能反映这种“近似实时”的状态。
这件事情给我最大的触动是：优化不一定是要让系统“跑得更快”，有时候 更有效的做法是让系统“少做一些事情”。通过将计算时机提前，将复杂度转移，我们可以在不牺牲太多额外资源的情况下，换来质的飞跃。这就像是把一个需要长跑才能到达的终点，变成了一个短跑就能轻松抵达的地方。
在那之后，这套数据库系统的性能得到了质的改变，用户抱怨少了，业务增长也更加顺畅。老吴的这个操作，在团队里被传为一段佳话，也让我对“优化”这个词有了更深刻的理解：它不仅仅是代码层面的微调，更是对整个系统运行逻辑和数据流转的深刻洞察与重塑。那绝对是我见过最“神”的优化操作之一。
这系统是那种一不小心就会拖垮整个业务的家伙，用户增长起来后，它的查询响应时间简直像在爬行。团队试了很多常规操作：加索引、缓存、读写分离，能想到的都上了，但效果都不尽如人意，还是经常出现性能瓶颈，用户抱怨声此起彼伏。
就在大家快要抓狂的时候，一位老工程师，我们姑且称他为“老吴”，提出一个非常规的思路。当时大家都在关注怎么让数据库“更快”，老吴却开始琢磨怎么让数据库“更少地工作”。
他观察到，这个数据库里有一张表，数据量非常大，而且经常有用户在上面进行复杂的聚合查询，比如按天统计销售额、按地区分析用户活跃度等等。问题就出在这些聚合查询上，每次执行都需要扫描大量数据，即使有索引，聚合操作本身也是一个不小的负担。
老吴的“神操作”来了：他提议 不再让数据库直接执行这些聚合查询，而是将这个聚合操作“提前”到数据写入的时候完成。
这听起来很简单，对吧？但具体怎么做，才是关键。
首先，他没有直接修改原有的日志表（就是那个数据量大的表）。而是 在数据写入流程中，增加了一个并行的“聚合子流程”。 当新的数据进来时，除了正常写入到主表，还会 同时将这些新数据按照日期、地区等聚合维度，更新到一个全新的、专门为聚合设计的“预聚合表”里。
这个预聚合表的设计非常精巧。它不像主表那样存储每一条原始记录，而是只存储聚合后的结果。比如，对于按天统计销售额的查询，预聚合表就只存储每天的总销售额。而且，为了保证聚合速度，这张预聚合表使用了更适合快速增量更新的数据结构，可能还做了额外的分区和索引优化。
重点来了：当用户发起一个聚合查询时，系统 不再去扫描庞大的原始数据表，而是直接查询这个小巧精悍的预聚合表。 这样一来，原本需要扫描几千万行数据的查询，变成了只需要读取几十甚至几百行数据的操作。查询速度的提升是指数级的。
当然，这样做也有它的“代价”。第一个是 存储成本的增加，因为需要多一张表来存储聚合结果。第二个是 写入延迟的微弱增加，因为写入操作需要多一个步骤去更新预聚合表。但老吴算过一笔账，对于他们这种读多写少的业务场景，这点写入延迟的增加，完全被查询速度的爆炸式提升所掩盖，而且存储成本的增加也完全在可接受范围内。
更“神”的地方在于，老吴在设计这个预聚合表时，还考虑到了数据的“时效性”。比如，昨天的销售额是精确的，但今天到目前为止的销售额是“正在计算中”的。他设计了一套机制，让预聚合表也能反映这种“近似实时”的状态。
这件事情给我最大的触动是：优化不一定是要让系统“跑得更快”，有时候 更有效的做法是让系统“少做一些事情”。通过将计算时机提前，将复杂度转移，我们可以在不牺牲太多额外资源的情况下，换来质的飞跃。这就像是把一个需要长跑才能到达的终点，变成了一个短跑就能轻松抵达的地方。
在那之后，这套数据库系统的性能得到了质的改变，用户抱怨少了，业务增长也更加顺畅。老吴的这个操作，在团队里被传为一段佳话，也让我对“优化”这个词有了更深刻的理解：它不仅仅是代码层面的微调，更是对整个系统运行逻辑和数据流转的深刻洞察与重塑。那绝对是我见过最“神”的优化操作之一。
网友意见
求问有哪些神级优化典范，先膜一发。
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