面试题：iOS中如何设计SQLite数据库架构以支持大型数据库的扩展性？

Question

假设你正在开发一个iOS应用，该应用的SQLite数据库预计会随着用户使用不断增长，数据量将达到千万级别。请描述你会如何设计数据库架构，包括表结构设计、索引策略、数据分区等方面，以确保数据库具有良好的扩展性，并且在数据规模增大时仍能保持高效的读写性能。

Answer 1

表结构设计

1. 合理划分表：
   • 将不同主题的数据分开存储在不同的表中。例如，用户相关信息放在 users 表，应用使用记录放在 usage_records 表等，避免一个表过于庞大和复杂。
   • 遵循范式原则，减少数据冗余，但也要考虑查询效率，对于一些经常联合查询的表，可以适当增加冗余字段。比如在订单表 orders 中，除了存储用户ID外，为了快速获取用户姓名，可冗余存储用户姓名 user_name 字段（前提是用户姓名修改频率较低）。
2. 字段类型选择：
   • 使用最小的数据类型来存储数据，以减少存储空间。例如，对于状态字段（如是否激活），使用 BOOL 类型（在SQLite中可以用 INTEGER 0或1表示）而不是 TEXT。
   • 对于日期和时间，优先使用 INTEGER 存储时间戳，这样占用空间小且便于比较和计算。

索引策略

1. 主键索引：
   • 每个表都应该有一个主键，主键会自动创建索引，确保表中每行数据的唯一性。例如，在 users 表中，user_id 作为主键，可快速定位特定用户记录。
2. 普通索引：
   • 对经常用于查询条件、排序、连接操作的字段创建索引。比如在 usage_records 表中，如果经常根据 usage_date 字段查询特定日期的使用记录，就对 usage_date 字段创建索引。
   • 避免创建过多索引，因为索引会增加写操作的开销，每个索引都需要额外的存储空间，并且插入、更新、删除操作时都需要更新索引。
3. 复合索引：
   • 当多个字段经常一起作为查询条件时，创建复合索引。例如，在 orders 表中，如果经常根据 user_id 和 order_date 联合查询订单，可创建复合索引 (user_id, order_date)。注意复合索引中字段的顺序，最常使用的字段应放在前面。

数据分区

1. 范围分区：
   • 根据某个字段的范围进行分区，例如按照时间范围。在 usage_records 表中，可按月份将数据分区，每个月的数据存储在不同的分区（在SQLite中可通过创建不同的表来模拟分区）。如 usage_records_202301 表存储2023年1月的使用记录，usage_records_202302 表存储2023年2月的使用记录等。这样在查询特定时间段的数据时，可直接定位到相应的分区表，减少查询的数据量。
2. 哈希分区：
   • 如果数据分布比较均匀，可考虑哈希分区。例如，对 users 表根据 user_id 进行哈希分区，将数据均匀分配到多个分区（表）中，以分散数据负载，提高读写性能。例如使用哈希函数将 user_id 映射到不同的表，如 users_0、users_1 等。

其他优化

1. 定期清理：
   • 对于一些过期或不再需要的数据，定期进行清理，以减少数据库的大小，提高查询性能。例如，删除超过一定时间的历史使用记录。
2. 缓存机制：
   • 在应用层面设置缓存，对于经常查询且不经常变化的数据，缓存到内存中，减少对数据库的查询次数。例如，对于一些配置信息、热门用户数据等进行缓存。