数据优化

    往往在面试中，一个面试官会问你，数据优化，各种索引，各种字段该用多大空间的问题。感觉上，该面试官，该公司对性能问题很重视，但真实情况真的如此？实际情况却往往并非如此，还大有意外之收获。


1.关于清晰问题
    在你所在公司中可有类似一个数据表中的某个类似USER_TYPE字段，CHAR(1)。是的，表示用户类型的，字段只占用一个字节，貌似很会省资源嘛？然后VARCHAR(10)又能如何？这点性能真的很重要吗？是的，很重要，尽量保证高性能是个好习惯。可是
0  = 管理用户
1 = 前台用户

和
ADMIN = ADMIN用户
USER = 前台用户

之间哪个清晰，哪个更适合持久开发，哪个更适合后来开发者的快速加入呢？

如果说你很重视性能，那你建立一套对该种字段的维护方式才是上策，不管是文档说明，还是建立一套完整静态类。但是试问能保证这么做的公司有几个？

2.忽略了大性能问题
    做了很多的性能关注，字段占用大小，索引等问题都做了。然而往往很多功能速度慢，奇慢无比。

    比如说一个报表，导出媒体记者数（记者一共也就2000多数据），然后时间消耗达到100多秒，慢，何其之慢。是的，底层的性能问题是保证了，建立索引等等问题做到了。但是看代码，用的hibernate，先查的记者信息，记者对应的人信息，却通过hibernate的关联懒查询加载。这个时候，居然用的懒加载，每条记者懒加载人信息的时候，就是一条SQL，一次IO，2000多次SQL,2000多次IO，性能怎么能提升上去。就算只有20个记者信息，20次SQL，20次IO，也起码要消耗掉2秒时间吧。


总结：
1.字段大小和字段值具有直接查看性，如果选择了字段占用空间小的时候，必须建立文档说明，并且建立完整的静态类来表示每个值的含义。

2.性能除了关注最底层的性能，必须关注其他方面性能，特别是哪些稍微改变下代码，就能让性能成几何成长的代码。