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最近在忙着优化集团公司的一个报表。优化完成后，报表查询速度有从半小时以上(甚至查不出)到秒查的质变。从修改SQL查询语句逻辑到决定创建存储过程实现，花了我3天多的时间，在此总结一下，希望对朋友们有帮助。   数据背景 首先项目是西门子中国在我司实施部署的MES项目，由于项目是在产线上运作(3 years+)，数据累积很大。在项目的数据库中，大概上亿条数据的表有5个以上，千万级数据的表10个以

前言 这是一篇学习笔记。 学习的材料来自Jay Kreps的一篇讲Log的博文。 原文很长，但是我坚持看完了，收获颇多，也深深为Jay哥的技术能力、架构能力和对于分布式系统的理解之深刻所折服。同时也因为某些理解和Jay哥观点吻合而略沾沾自喜。 Jay Kreps是前Linkedin的Principal Staff Engineer，现任Confluent公司的联合创始人和CEO，Kafka

最近在维护公司项目时，需要加载某页面，总共加载也就4000多条数据，竟然需要35秒钟，要是数据增长到40000条，我估计好几分钟都搞不定。卧槽，要我是用户的话估计受不了，趁闲着没事，就想把它优化一下，走你。 先把查询贴上： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2

从入职京东到现在，做读服务已经一年多的时间了，经历了各种亿级到百亿级的读服务；这段时间也进行了一些新的读服务架构尝试，从架构到代码的编写，各个环节都进行了反复尝试，压测并进行调优，希望得到一个自己满意的读服务架构。   一些设计原则 无状态 数据闭环 缓存银弹 并发化 降级开关 限流 切流量 其他 无状态 如果设计的应用是无状态的，那么应用就可以水平扩展，当然实际生