案例：
我一直在开发一个Web应用程序，其中存储来自不同自动数据源的数据。目前我使用 MySQL 作为DBMS和PHP作为共享LAMP服务器上的编程语言。
我使用几个表来标识数据源，使用两个表来进行数据更新。数据源采用三级层次结构，并且更新带有时间戳。
一个表包含层次结构的两个上层（地理位置和工具），加上时间戳和“更新ID”。另一个表包含更新ID，层次结构的第三级（米）和值。
大多数查询涉及到表之间的联合声明。
目前第一个表包含近250万条记录（290 MB），第二个表包含超过1500万条记录（1.1 GB），每小时有近500条记录被添加到第一个表中，3,000条被添加到第二个表中，而我期望这个数字增加。我不认为这些数字太大，但我一直遇到一些性能缺陷。
大多数查询涉及查找过去的活动（每个站点，每组站点和每个仪器），这些活动没有问题，但有些涉及每日，每周和每月活动的摘要（每个站点和每个仪器）。该页面需要几秒钟才能加载，有时超过服务器的超时时间（30秒）。
似乎自动更新正在遭受这些超时，导致连接失败。
问题：
有没有合理的方法来拆分这些表，以便查询执行得更快？ 或者我应该尝试其他类型的不涉及拆分表的优化吗？
（我认为这些表格已正确编入索引，我知道可能的答案是转移到专用服务器，可能运行除MySQL以外的其他服务器，但我还是不能做出此举动，任何优化都将有助于此方案。 ）
答案 0 :(得分：0)
如果查询速度很慢是历史摘要查询，那么您可能需要考虑Data Warehouse。只要您的历史数据相对静态，预先计算交易摘要数据通常没有太大风险。
商业智能（BI）报告的数据仓库和设计模式是非常的主题。您应该阅读它并询问您可能遇到的任何特定BI设计问题。