当面试官提问数据库优化及NoSQL使用场景时，该如何回答？
数据库优化
在现实的开发环境之中所谓的数据库优化是不存在的，实际上所谓数据库的优化有很多层次。
1.语句上的优化：尽量不要使用多表查询，不要频繁地使用各种神奇的统计查询，如果需要，建议使用子查询来代替（子查询只是一种折中方案，不是最好的，只是相对的，当数据量大的时候，所有认知的规则全部都将改变）。
2.数据库的优化只能够体现在查询上，而这个查询还是在认知范围内的数据量，例如使用索引，一旦使用索引，就不能够进行频繁的修改，例如：在主键往往会设置索引，但是从另一个角度，数据不应该进行物理删除，而要进行逻辑删除，只是为了保证索引不被重新创建；
-空间换时间，时间换空间：你的数据是否需要进行同步处理操作。
3.当存在有多个RPC业务端的时候，可以考虑进行垂直拆库的做法，这个时候只能够按照功能进行拆分，这个是需要强大的接口技术支持的。
4.当分库也无法解决问题的时候就需要考虑数据库的水平拆分问题。（认知范围内的唯一可以使用的最后方案）
5.如果需要保证强大的查询性能，那么就需要再次引入搜索引擎的概念进行分词处理。
NoSQL使用场景
首先需要确认一个问题：NoSQL能做什么？
在现在的开发领域中，NoSQL可以实现文档存储（BSON、JSON）、缓存存储、图像缓存（图像搜索），但是对于NoSQL的具体应用场景完全要根据实际业务来讲。
1.在传统的开发之中，由于经常要使用到多表查询，性能很差，所以可以将一些经常显示的数据整理到文档型的NoSQL数据库（MongoDB），但是现在这个文档型的NoSQL使用越来越少，可以忽略；
2.缓存型：例如在进行分布式开发的时候session存储，做一些临时的数据，例如：购物车、短信验证码等，现在使用最多的缓存数据库就是Redis（可以保存在磁盘，断电后数据可以被保留下来）。
-使用Redis实现消息队列，可以使用更加高级的RabbitMQ、Kafka实现更方便；
-优点：可以实现每秒近乎10W次的读写处理。
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