今天遇见一个问题：

大家都知道一件事：没索引的数据库基本上查不了大数据。
比如说：有条数据有20亿条数据。然后查询某个数据，如果这个数据上没有索引，当场GG。

我们这边创建了一个索引，是按照时间进行索引的。按照时间进行文件分区。
比如说：一日的数据存在一个文件中，下一个日的数据存在下一个文件分区。查询的时候首先定位到：时间点，然后通过时间点定位到磁盘空间，查询该空间。

我觉得这个人是个人才。

核心要点：
1.磁盘空间要连续，不要碎片化。
2.数据的空间储存要连续，不要在两个数据之间插入数据（使用自增索引）
3.建立可靠的索引，保证所有查询都走索引。
4.尽量减少单表的大小，比如一个月数据一个表，超过一个月的放在另外一个表。
5.加钱买更好的硬盘和SSD。
6.通过hash索引提高查询速度。
7.拒绝跨时间区间大的数据查询。
8.自动查杀查询时间过长的SQL，保证绝大多数用户可靠连接。

但是今天有个问题：跨文件查询。
比如说：我既然是以一个周作为粒度分文件，那么如果我要查询三个月内按照XX参数的文件进行统计，请问怎么办？
一次要跨90个文件分区，就是索引文件跨度是一日的90倍。
比如说：查询当天的300个数据，这个很容易。
查询一年内的300个数据，基本上GG。

有自增索引，但是没有用：基本上自增和时间是完全一致的。

但是按照开发的说法，似乎是文件以日作为分区，文件已经分好了。

只能对应SQL创建对应的索引。一个SQL一个索引，而且必须是hash索引，不然基本上挂了。

有大佬解决一下这个问题，我自己反正是没啥办法。

更新：同事也和我一个逻辑，哈希索引……
今天开发正在创建索引……但是可能有几十亿的数据，创建索引是不是会卡死？这个我不太确定。

这么有风险的事情交给同事做……自己划水就OK了。