大表怎么优化？某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化？分库分表了是怎么做的？分表分库了有什么问题？有用到中间件么？他们的原理知道么？

一、大表优化

1. 索引优化：合理建立索引，优化查询效率。

2. 分区：将表按照规则分成不同的分区，可以大幅度提高查询效率。

3. 垂直分表：将一张表按照业务需求分拆成多个表。

4. 水平分表：将一张表按照数据的某个关键维度分拆成多个表。

5. 数据库参数优化：针对不同的业务场景，适当调整数据库的参数值。

二、分库分表的实现

1. 垂直分库：按照业务需求将同一个数据库中的数据，分拆到不同的库中。

2. 水平分库：按照数据的某个关键维度，将同一个数据库中的数据，分拆到不同的库中。

3. 垂直分表：将一张表按照业务需求分拆成多个表。

4. 水平分表：将一张表按照数据的某个关键维度分拆成多个表。

三、分库分表的问题

1. 数据一致性问题：跨库事务、数据复制等问题。

2. 跨库查询问题：查询性能下降、语法复杂、数据倾斜等问题。

3. 复杂度增加问题：不仅要关注数据库的读写性能，还要关注分库分表策略、数据迁移、节点扩展等问题。

四、中间件原理

1. 数据库中间件：通过对数据库的代理、路由、分片、负载均衡、缓存等技术，来实现高可用、高性能、易扩展的数据库访问。

2. 缓存中间件：通过将数据存储在内存中，加快读写速度、减轻后端压力，来提高系统响应速度、并发能力。

3. 消息队列中间件：通过解耦、异步化处理消息，来实现系统间的数据交互、业务解耦、性能提升等功能。