一个拥有过亿用户的表，如何设计它，让它达到更好的性能？

虽然方法多种多样，但根据楼主问问题的表述方法，臆测了下楼主可能会用的手段以及不太可能会用到的方案，最后答案两个字。

拆之。

我只想说一句：假如你获取一个用户成本1毛，搞到1亿用户成本就是1000万元。

@bruce 如果抛开成本不说呢？本话题重点在大数据量的处理上。

分表

看具体情况了，如果只用用户id索引查询的话，在用户id列加个索引，效率也就差不多了

否则拆表，拆库，读写分离，db负载均衡，memcache，nosql啥牛逼就上啥。

手头巧好有个 2 亿条数据存在 MongoDB 的表，查询毫无压力。

如今如果优化的好，千万数据 MYSQL 单表毫无压力。

MYSQL 优化： http://blog.eood.cn/mysql
MongoDB 只要加好索引问题就不大了。

不见得分表就是最好的方式。
具体情况具体分析。
Reddit's database has only two tables.
http://kev.inburke.com/kevin/reddits-database-has-two-tables/

对于oracle来说，这个很轻松，分区表即可。对mysql不熟悉。。。

请先确定，你的用户真的过亿吗？如果是就用钱来搞定。

@cam 哈哈，我也想，用户表只是打个比方，我想表达的纯粹是一个存储大量数据的表如何设计而已。

PostgreSQL的话，可以用分区表，MySQL就不知道了，木有用过

mysql 可以拆表，或者读写分离。
不过具体场景还是具体分析吧。

不要做徒劳的设计了，提高4K读写自然会快，SSD做RAID 0吧。
无论哪种数据库，哪种方式优化。。。在一台才几M读取速度的机械硬盘老爷机下都没有意义。

根据查询条件分表分库，百万规模的表和千万规模的表，查询速度有很大差别

如果拿 MongoDB 做线上实时查询，那是玩票不负责的

mongodb比较适合做数据挖掘，分析日志什么的，可以当做一个单机，简易版的hadoop用

@bruce MongoDB是不是很费存储空间？现在MongoDB的DBaaS平台都挺贵的。

用 TTree，上TB的数据也没问题

@ewangke 极费空间，而且费内存。没有完美的事。