117笔记问答扩展列表的性能优化是一个多方面的任务，涉及到数据库查询优化、前端渲染优化、数据结构设计等多个层面。以下是一些常见的性能优化方法：
数据库查询优化
- **避免使用 SELECT ***：只查询必要的字段，减少数据传输量。
- 索引优化：根据查询频率和条件，创建合适的索引，删除不必要的索引。
- 分库分表：对于超大规模的数据库系统，可以采用分库分表策略，提高读写性能和扩展性。
- 预加载：在跳转前预先加载复杂列表的请求，减少网络请求的延迟。
前端渲染优化
- 虚拟滚动：限定文档中渲染列表的数量，通过动态切换数据内容实现视图的更新，减少DOM节点的数量。
- 懒加载：每次只渲染一部分数据，等剩余部分滚到可见区域时，再渲染下一部分。
- 减少绘制：使用DiffUtil进行数据更新，减少不必要的UI更新，提高性能。
数据结构设计优化
- 合理冗余字段：在适当的情况下进行反规范化设计，减少关联查询。
- 数据分片：将数据拆分到多个数据库或表中，提高读写性能和扩展性。
其他优化策略
- 硬件升级：增加服务器的内存、CPU和存储速度。
- 缓存策略：使用本地缓存和Redis分布式缓存减轻数据库查询压力。
- 定期维护：定期备份、清理、重建索引，保持索引的高效性。
通过上述方法，可以有效提升扩展列表的性能，确保用户体验的流畅性和系统的稳定性。