背景
最近准备面试，不知道从哪里开始看，于是问了一下 deepseek 面试的题目。带着问题来思考也是一种不错的学习方式，那么我们进入今天的思考题。
题目
如何设计一个支持高并发写入的表？你会考虑哪些因素？
-----------------请思考 2分钟 ---------------
-----------------请思考 2分钟 ---------------
个人思考的点
题目重点 支持高并发写入, 没有提读取，我会从三个方面来回答，应用层，数据库层，硬件层。
一、应用层
- 在应用层生成唯一主键，例如采用雪花算法生成唯一ID；
- 采用批量写入
- 手动开启数据库事务
- 配置数据库连接池的连接数，超时时间
- 写入处理不过来，可以加一层消息队列
二、数据层
- 表字段的设计，采用合适的数据类型，避免 blob，text类型
- 减少索引，避免写入数据时建立索引的耗时
- 采用 innodb 引擎，支持行级锁
- 调整 mysql 缓存大小
- 调整 mysql 并发数量
三、硬件层
- 采用专用网络带宽，提高传输速度
- 使用高性能磁盘，提高读写速度
- 使用更好的 CPU 型号，提高处理能力
对于这道题目只能想到这些了，我们接下来可以看看 deepseek 的回答。
示例回答：
"设计一个支持高并发写入的表，我会从以下几个方面考虑：
1. 存储引擎选择InnoDB，因为它支持行级锁和事务，适合高并发写入。
2. 表结构设计要简单，避免使用大字段，如果必须使用，可以拆分成单独的表。字段类型要选择合适的数据类型，避免空间浪费。
3. 索引设计要精简，避免过多的索引，因为每个索引都会降低写入速度。主键使用自增ID或者分布式ID（如雪花算法），保证主键的有序性，减少页分裂。
4. 如果数据量很大，可以考虑分区表，将数据按时间或者范围分区，提高管理性和性能。
5. 考虑读写分离，通过主从复制将读请求分流到从库，减轻主库压力。
6. 如果单表数据量过大，可以考虑分库分表，将数据水平拆分到多个库或表中。
7. 在应用层，可以使用消息队列或缓存来缓冲写入请求，然后批量写入数据库，降低数据库的写入压力。
8. 事务要尽量短小，避免长事务。
9. 数据库配置优化，比如调整InnoDB的缓冲池大小和日志文件大小，使用SSD硬盘等。
10. 最后，需要建立监控系统，及时发现并解决性能问题。
例如，设计一个订单表，我们可以使用自增主键，同时根据用户ID进行分库分表，将订单数据分散到多个表中。对于订单的写入，我们可以通过消息队列来异步处理，实现批量写入，提高并发能力。"
这样的回答既全面又有层次，能够体现你对高并发写入表设计的理解。"
通过 deepseek 的回答对比自己思考的答案，整体上差不多，从 deepseek 回答可以学到，mysql可以采用分区，分库分表也可以提高性能，还有提到建立监控系统，发现并解决性能问题。
你还有思考到哪些点？欢迎在评论区讨论。
