数据库表格存储太大了，怎么才能不让它变得更臃肿又还能快点查数据呢？

你得明白,数据库表格变大就像家里的杂物间，东西越堆越多，找个东西自然就慢了，核心思路就两条：一是少往里面塞没用的东西（减少数据量和冗余）；二是把东西分门别类放好，并贴上清晰的标签（优化存储和查询结构），下面我们具体聊聊怎么做。

第一招，给数据“瘦身”，扔掉没用的包袱。

很多时候,表格臃肿是因为存了很多重复或者不必要的数据，一个订单表里，每次都把客户的详细地址（省、市、区、街道、门牌号）完整地存一遍，如果同一个客户下了10个订单，他的地址就被重复存储了10次，这不仅占地方，更新起来也麻烦（比如客户搬家了，你得改10条记录）。

该怎么做呢？这时候就要用到“规范化”的思路了，你可以把客户的基本信息（姓名、电话、默认地址）单独拿出来，放到一个叫“客户信息表”的新表里，然后给每个客户一个唯一的ID，原来的订单表里，就不再存完整的客户地址了，只存这个客户的ID，当你需要查询某个订单的配送地址时，通过这个ID去“客户信息表”里找就行了，这样一来，地址信息只存了一份，大大节省了空间，这种方法在数据库设计里很常见，目的就是消除冗余数据。（来源：关系型数据库设计基本原则）

第二招，建立高效的“索引”，像书的目录一样。

这是提升查询速度最立竿见影的方法,想象一下，一本没有目录的厚字典，你要找一个字只能一页一页翻，那得多慢？数据库索引就相当于给数据表加了个“目录”。

你经常要按“订单创建时间”来查数据，数据库就可以为这个时间字段创建一个索引，创建索引后，数据库会维护一个独立、有序的数据结构（比如B+树），里面记录了每个时间点对应的数据位置，当你再查询“2023年10月的所有订单”时，数据库就不用扫描整个几千万行的表了，而是直接去索引里找到2023年10月的起始位置，然后快速定位到那部分数据，效率提升成百上千倍。

索引也不是越多越好,因为它就像书的目录也需要占用页码一样，索引本身也会占用存储空间，每当你往表里新增、删除或修改一条数据时，数据库不仅要动表格本身，还得去更新所有相关的索引，这会使写入操作变慢，索引要建在那些最常用作查询条件的字段上（比如用户ID、订单时间、商品分类等），对于很少用来查询的字段，或者内容重复度非常高的字段（性别”），建索引的意义就不大了。（来源：数据库性能优化常见策略）

第三招，和“历史数据”好好谈谈，该分手时就分手。

很多表格大,是因为积压了太多历史数据，比如三五年前的交易记录、日志信息，这些数据可能只是为了满足合规要求才需要保存，平时的业务查询根本用不到，让这些“老家伙”和活跃数据挤在一起，会严重拖慢查询速度。

解决方案是“数据归档”，你可以定个规矩，比如只保留最近两年的订单数据在核心的业务表（热数据表）里供快速查询，而两年前的订单，就自动转移到另一个结构相同的“历史订单表”（冷数据表）里，这个表可以放在更便宜、速度稍慢的存储设备上，这样，主表始终保持“苗条”身材，查询自然就快了，当真的需要查询历史订单时，虽然慢一点，但也能查到，很多数据库系统本身就支持表分区功能，能自动帮你完成这个“搬家”的过程，对应用程序来说几乎是透明的。（来源：数据生命周期管理实践）

第四招，在数据进门之前，先“洗个澡”。

确保进入数据库的数据是干净、规范的，一个用户注册时，姓名字段里可能不小心输入了多余的空格，或者“北京市”有时写成“北京”，有时写成“北京市”，这种不一致虽然不会立刻导致错误，但会干扰查询，比如你统计北京的用户数，可能因为写法不同而漏掉一部分，使用数据校验规则，在存入前自动清理和标准化数据，能避免后续很多麻烦，也让数据更紧凑。

第五招，换个思路，考虑不同的“仓库”。

如果你的数据有非常固定的查询模式,或者主要是插入和查询，很少更新，那么传统的关系型数据库可能不是最优解，可以考虑一些更适合特定场景的“数据库”，

• 时序数据库：如果你的数据是时间序列的，比如物联网传感器数据、服务器监控指标，这类数据库为按时间范围查询做了极致优化，压缩率非常高，查询速度极快。
• 列式存储数据库：如果你的表有很多列，但每次查询只关心其中的少数几列（比如做报表分析），这类数据库不是按行存，而是按列存，查询时不需要读整行数据，可以极大地减少磁盘I/O，提升查询速度，同时列式存储的压缩效果也很好。

不让数据库变得臃肿又能快速查询,是一个需要从设计、维护到技术选型全过程关注的问题，核心就是时刻想着如何减少不必要的数据负载，并为高频查询请求铺设好“高速公路”。（来源：NoSQL与NewSQL数据库技术选型指南）