你知道MySQL是如何处理千万级数据的吗？性能优化又怎样

mysql 分表思路

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一张一亿的订单表，可以分成五张表，这样每张表就只有两千万数据，分担了原来一张表的压力，分表需要根据某个条件进行分，这里可以根据地区来分表，需要一个中间件来控制到底是去哪张表去找到自己想要的数据。

中间件：根据主表的自增 id 作为中间件（什么样的字段适合做中间件？要具备唯一性）

怎么分发？主表插入之后返回一个 id，根据这个 id 和表的数量进行取模，余数是几就往哪张表中插入数据。

注意：子表中的 id 要与主表的 id 保持一致

以后只有插入操作会用到主表，修改，删除，读取，均不需要用到主表

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redis 消息队列

1. 什么是消息队列？
   答：消息传播过程中保存消息的容器
2. 消息队列产生的历史原因
   答：主要原因是由于在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞，比如说，大量的insert，update之类的请求同时到达MySQL，直接导致无数的行锁表锁，甚至最后请求会堆积过多，从而触发并发错误。通过使用消息队列，我们可以异步处理请求，从而缓解系统的压力。

消息队列的特点： 先进先出

把要执行的 sql 语句先保存在消息队列中，然后依次按照顺利异步插入的数据库中

应用： 新浪，把瞬间的评论先放入消息队列，然后通过定时任务把消息队列里面的 sql 语句依次插入到数据库中

修改

操作子表进行修改

 

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这样修改有一个问题，主表和子表的数据会出现不一致，如何让主表和字表数据一致？

redis 队列保持主表子表数据一致

修改完成后将要修改主表的数据，存入 redis 队列中

 

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然后 linux 定时任务（contble）循环执行 redis 队列中的 sql 语句，同步更新主表的内容

 

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mysql 分布式之分表（查，删）

查询只需要查询子表，不要查询总表

 

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删除，先根据 id 找到要删除的子表，然后删除，然后往消息队列中压入一条删除总表数据的 sql 语句

然后执行定时任务删除总表数据

 

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定时任务：

 

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mysql 分布式之分库

分库思路

1. 单库单表
   单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户（user）表房子啊数据库db中，所有的用户都是可以在db库中的user表中查到。
2. 单库多表
   随着用户数量的增加，user表的数据量会越来越大，当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢，从而影响整个DB的性能。可以通过某种方式将user进行水平的切分，产生两个表结构完全一样的user_0000,user-0001等表，user_0000 + user-0001 + …的数据刚好是一份完整的数据。
3. 多库多表
   随着数据量增加也许单台DB的存储空间不够，随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑。这个时候可以再对数据库进行水平区分。

分库原理图：

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mysql 分布式之分库（增）

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注意：操作完一个数据库一定要把数据库连接关闭，不然 mysql 会以为一直连接的同一个数据库

还是取模确定加载哪个配置文件连接哪个数据库

 

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mysql 分布式之分库（改）

原理同新增

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mysql 分布式之分库（查，删）

原理类似

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删除

 

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执行队列

mysql 分布式之缓存（memcache）的应用

将数据放入缓存中，节省数据库开销，先去缓存中查，如果有直接取出，如果没有，去数据库查，然后存入缓存中

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在编辑信息之后需要删除缓存，不然一直读取的是缓存的数据而不是修改过的数据