最近做了一个概览页的功能，需求和前提如下：
数据已经做了分库分表，量大，B表为A表的下级数据
1. 需要统计按照不同维度A表内和B表内的数据总量
2. 需要分别统计A/B两个表在给出的某段日期区间内的总量和增量数据统计
需求看似十分简单，一开始完全无脑的实现
对于1，就是多线程分别统计然后合并加载到缓存
对于2，也是多线程分表统计然后加载到缓存，缓存为查询的开始结束日期
结果？慢的令人发指，应届生可能都做不了这么差
这里有什么问题？
1. 首先这里我忽略了两个表之间的关系，在第一个表中隐含了第二个表的统计数据，但是测试环境数据不准，导致我没用这个特性，后来经过咨询别人知道线上没有这个问题，可以直接用这个现有信息做统计 --- 及时沟通很重要
2. 数据是死的人是活的，当天之外的历史数据永远都不会变，为什么还要每次查？ --- 通过一个任务触发历史数据加载到Mongo数据库，之后每天1点加载前一天的变化数据到Mongo，这样当天之外的数据完全不需要跟业务表打交道
3. 对于业务表查询的SQL语句，如果是包含>= and <=之类的，性能远低于=，切换思路后，所有的数据查询都变为了某一天的数据查询，本身的SQL性能也得到了提升
4. 对于包含当天的数据查询，考虑到数据库分库分表时已经是有序的，所以可以利用这个特性当天数据从最后一张开始查，这样顶多查两张表就没有数据了，减少了查询表的数量，提升了查询效率
5. 提升用户体验，利用后台定时任务每隔几分钟触发一个更新缓存的任务，这样，对于页面使用者体验就会更好，基本没有等待
通过这个简单的任务过程，会发现自己在开发中还是缺少思考，技术永远是为业务服务
