精准突击!Mysql亿级数据开发手册,GitHub 132k starts | 实战解析。

Mysql是业内最常用的数据库之一,特别是对于中小企业来说,mysql绝对是首选。

面对快速增长的数据量,Mysql能否满足存储查询需求?

答案是肯定,多了不敢说,单纯使用Mysql我们支持了20亿的订单存储查询,并且性能还是比较优秀的,还远没有到达存储上限

我想这个数据量还是很有说服力的,能达到这个数据量的公司绝对不多。

那Mysql如何做海量数据的存储:

第一阶段:

1,一定要正确设计索引

2,一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描)

3,一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询

4,一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询,不把这样的逻辑处理交给数据库

5,每个表索引不要建太多,大数据时会增加数据库的写入压力

第二阶段:

1,采用分表技术(大表分小表)

     a)垂直分表:将部分字段分离出来,设计成分表,根据主表的主键关联

     b)水平分表:将相同字段表中的记录按照某种Hash算法进行拆分多个分表

2,采用mysql分区技术(必须5.1版以上,此技术完全能够对抗Oracle),与水平分表有点类似,但是它是在逻辑层进行的水平分表

第三阶段(服务器方面):

1,采用memcached之类的内存对象缓存系统,减少数据库读取操作

2,采用主从数据库设计,分离数据库的读写压力

3,采用Squid之类的代理服务器和Web缓存服务器技术

PS:由于篇幅问题,我只简单说一些基本概念,其实里面每个知识点关系到的内容都很多。特别是第一阶段,很多工作几年的程序员,都不能完全理解。我觉得要真正理解索引,最好的办法就是在1000W-亿级以上的数据,进行测试SQL语句,再结合 explain 命令进行查看SQL语句索引情况。

如果只是单单的思路讲解,我相信大部分程序员都是不能够理解其中的精髓的,下面这个Mysql亿级数据库的手册从底层讲解,0基础到深入学习。深度解析了Mysql的使用。

限于文章篇幅原因,只能以截图的形式展示出来,有需要的小伙伴帮忙点赞文章后点击获取文中资料

目录展示:

内容节选:

第一章:Mysql架构

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第二章:Mysql基准测试

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第三章:服务器性能剖析

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第三章:Schema与数据类型的优化

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第四章:创建高性能的索引

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第六章:查询性能优化

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第七章:Mysql高级特性

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第八章:优化服务器设置

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第九章:操作系统和硬件优化

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第十章:复制

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第十一章:可扩展的Mysql

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第十二章:高可用性

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第十三章:云端的Mysql

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第十四章:应用层优化

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第十五章:备份与恢复

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第十六章:Mysql用户工具

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