1. 数据129万数据 ，添加索引前7.23秒查询数据到前端，这里优化前后，查询条件不变。

添加索引优化后：74ms

2. 千万数据优化，重头戏来了。

先看下数据库的数据量：5317万数据，添加索引前查询时间是（从盘古开天辟地到改革开放，）

添加索引后，看后面的一幅图：

57ms 毫秒啊。索引成功了。

3. 数据上亿了那？ 分库分表

数据还在持续增长中，非常快，每天几百万的数据增量。

计算了下数据量：100套设备一年会产生15亿数据量

500套那？ 15*5=75亿 数据量 当然数据量久了是否还要保留啊 ，什么的业务不考虑，只考虑数据量如何优化？

现在数据库采用的是按月自动分表。每月的数据单独存一张表，前端业务也都对接跨表统计，报表等等业务。

如果更换数据库，就会有很大的时间成本，更换大数据解决方案，hadoop habse ，nosql #等等。

这篇文章会持续更新，可以关注下，后续解决方法。