1、数据量较小，用户操作行为固定：
存储：MySQL
方案：我们以UID为key，一行一个用户，每个用户包括的用户作为列存储，比如UID=100，固定存储为操作A和操作B，则表结构大致如下：
table_operation
uid operation_a operation_b
100 1 1

如果我们要查询用户是否参与A或B时，直接使用SQL: SELECT * FROM table_operation WHERE uid=100 AND action_a=1就可以达成目标。

问题：用户操作固定，扩展较难，如果需要增加用户操作行为，则需要增加字段或增加表存储，增加字段的方法在一定的数据量级以下（比如100万）是可行的，如果行为间无关，则增加表存储方案的表现会很不错。

2、数据量较小、用户操作行为不固定：
与场景1相比，当前场景除了uid这个变量，增加了用户操作变量，即我们需要关注用户和用户操作两个变量。
存储：MySQL
方案1：增加操作表，生成操作id，用户操作行为表存储uid和oid。当用户执行一个新的操作时就在操作行为表插入一条记录。其表结构大致如下：

table_operation_info
oid name
1 operation_a
2 operation_b

table_operation
uid oid
1 1
1 2

当需要查询用户1是否执行过操作A时，使用SQL：SELECT * FROM table_operation WHERE oid=1 AND oid=1。
问题：当用户的操作行为较多时，用户操作行为增长速度很快，数据量也为逐渐增大，可能MySQL单表无法负载。解决方案在后续场景中说明。

3、数据量较大，用户行为固定
存储：MySQL
方案：与场景1相比，当前场景不同在于数据量比场景1大，数据量大到MySQL单表负载不过来。此方案解决的就是这个问题，当单表太大时，性价比较高的方法一般是采用分表。我们当前场景的变量是uid，只要依据uid按水平分表即可。

4、数据量较大，用户行为不固定
存储： MySQL
方案1：此方案应用于用户的操作行为可以分类的情况，即在场景1的基础上增加两次分表操作，按操作行为类分表和按用户分表。当前方案中我们需要应对两个变量：操作行为和用户。两次分表分别对应这两个变量，按业务规则做操作行为的分表操作，按用户id水平切分减少数据量。

方案2：此方案是完全的水平分表操作，在场景2的方案基础上，按用户水平切分。

5、数据量超大
存储： MySQL
方案1：分库分表，此时一个库已经无法满足需求，规则依据前面的场景实现，根据实际的需求可以考虑把不同的库放不同的机器上。
方案2：在分库分表的基础上，按位存储，因为一个操作行为有没有执行过是一个是否的状态，即0，1状态，因此我们可以用一个位来存储，64位可以存储64个操作行为的标记。

其它存储
key-value数据库
我们的需求实际上并不需要太多的关系型数据库的功能，简单的 k-v数据库就可以实现我们的功能，并且在性能上也会有所提升，毕竟做得少，会快。
先不管是选择基于内存的，还是非内存的（可以根据实际需求来选择，也可以是热点数据在内存，沉默数据在非内存中），假设我们有足够的空间存储。
方案1：
以uid+oid为key，值可以存储状态，也可以只存储是否参与（0和1），但是会存在key太多的情况，特别是当数据量超大时，uid的个数*oid的个数，可能是你无法相像的量级。
方案2：
一般来说，用户操作行为的数据量完全小于用户的量级，并且用户操作行为的数据可控。如果要减少key的个数，我们可以使用oid+用户分区索引id作为key，这里所谓的用户分区索引是指将用户以某个数量分成一个区，所有的用户都记录在这个这个区间内，比如以10000为一个区间，则uid为1到9999的用户分到区间0，这里可以以1和0存储用户是否执行了此操作，一个key对应的value初始化存储10000个0。当uid=100的用户执行了某操作，则将第100个0置为1。
方案3：
在方案2的基础上，将10000个0转换为10000个01位，假设一个位存储50位，则总共只需要200个。
方案4：
当用户量超大时，大多数的用户对于某个操作可能都是没有参与的，则在方案3的基础上我们增加简单的稀疏矩阵压缩，给每个存储位添加索引，当存储值不为0时才会存储。
方案5：
我还没想到，期待你的分享

小结

• 随着数据量的增大，总的思路是分冶，当一个表搞不定时分表，当一个库搞不定时分库，当一台机器搞不定时加机器。
• 对于不同的存储介质选择需要考虑成本和需求，所有的选择都是平衡后的结果。
• 节省空间，按位存储。
• 不要过早优化。

在正在维护的系统中有一个数据分析的模块，用于来分析一些用户访问的数据。其中有一个操作是查找某URL地址对应的ID。在这里ID与URL是存储MySQL数据的一个表中，此表就两个字段，id,url.表存储引擎类型MyISAM，当然URL字段是加了索引的。现在每天按小时定时分析数据，开始程序没有问题，当几年的数据积累下来，特别是最近业务量增加时，明显感觉到程序的执行过程变得很漫长，通过xdebug分析一次执行过程的所有执行时间，发现瓶颈在于前面所提到的通过URL地址对应的ID。下面就开始了漫长的优化之路。

第一次优化：优化细节，针对特殊地址的优化

由于应急，先考虑一些细节的调整：
首先，我们针对一些特殊的地址进行了处理，直接返回ID，比如没有URL的情况，比如Google的首页地址；
然后，我们针对一些常见的地址作为Hash存储，以及一些热数据进行内存缓存。

结果，提高一些性能，能满足当时的业务需求，特别是当特殊的地址较多的时候，其情况还是非常乐观的。

过了一段时间，到了另一个高峰点，发现此分析模块仍然会时不时的出些问题，导致数据不准确，各种情况，各种应付…不得已，开始思考另一个方案。

第一个方案： key-value数据库

依据前面的对于热点数据，将其存储到内存缓存的思路，我们考虑是否将所有数据都作为热点数据，于是先做前期预研，将部分数据导到redis中，发现速度有了极大的提升，大概在500倍的一个量级，那叫一个激动，于是决定将所有数据都迁移到redis中，想法是美好的，结果是不言而喻的。失败了。为什么呢？很简单，没资源，我们没有那么大的内存存储N个上千万的表。

第二个方案：基于单词查找树的文件结构

从前面的key-value数据库方案看，存储url到id的映射，在实现思路上还是可行的，于是开动了小心思，既然内存不够用，那么用硬盘呢？

这个既便宜又实惠，是居家旅行，杀人越货的必备良品。于是计划以URL的主域名为目录，以每个地址的md5值为文件名，每个文件存储这个地址对应的ID。考虑到域名可能很多，于是计划使用变形的单词查找树来设置多级目录，但是当域名地址太长时，文件系统在生成目录的时候会出错，只得去掉单词查找树，使用某种简单的按主域名转化后的字符串转建立目录。在预研时，先生成了5万数据的文件结构，发现生成的速率很慢，并且由于大量小文件的生成，对于整个目录的查询会很慢，但对于单个文件的读取还是很快的，然而将随着数据生成越来越多，当达到40万时，整个目录占用了大概4G+的硬盘空间。

假想一下，当1千万的数据以这种方式存储到硬盘上，会是多少？如果数据持续增加呢？到达一个亿呢？感觉到不靠谱了。于是继续想下一种方案，这个方案继续执行。

第三个方案：信赖于数据库，增加md5值存储的字段

在第二种方案中，我们是使用md5值作为文件名，在想在数据库对于md5后的文件名的查找会更快一些呢？在ID和URL映射表中，增加一个字段url_md5，存储url使用md5后的值，在这里我们直接使用MySQL的md5函数更新表数据，测试后，发现其速度有了显著提升，单个查找操作大概能提升50倍+。整体性能提升5倍的样子。于是，果断采用此方案，结果是该分析模块一直没啥事发生。(^_^)

总结

1. 不要过早优化
2. 优化要先找瓶颈
3. 数据结构和对工具的使用很重要
4. 优化时需要理清问题的根本原因是什么，最好能到理论层面或实现原理层面。