解决大数据访问量问题
1，只求查询效率，对插入和删除要求不高的情况下，只需要建立一个数据库，给经常查询的字段添加索引即可
2，如果对插入，删除，及查询效率都有要求的，那就要设置主从数据库Master slave database来分工解决不同要求。
以上必须要建立合适的索引的情况下才能有效解决。
索引，意味着排序，排序后则可更高效的查询
目的：是提高查询效率
分类：聚集索引（和物理位置一致）
非聚集索引（逻辑）
一个表中仅且只有一个聚集索引（物理位置只有一种情况），但是可以有多个非聚集索引（按需要列不同排序）
如字典中，拼音和字典编写页码顺序一致，相当于聚集索引；而部首就是逻辑索引。笔画总数，也是逻辑索引。
不足：如果增加索引同时也要增加额外的存储空间，同时降低了增加和删除记录的效率。
对于现在的硬件，为了查询方便，或增加删除记录不频繁的情况下，可以牺牲下增加和删除记录。
如果增加删除和查询同样重要，大数情况，可以把增加表和删除表放在不同数据库中来操作
多数据库（主从数据库Master slave database）来分工实现增加，删除，查询操作。
索引中有个填充因子（解决索引内部移动的事，但是浪费了存储空间）