MySQL使用方案

2021-09-19 23:31:17 字數 650 閱讀 6835

一般單錶超過500萬左右,或明顯感覺到效能下降時,需要優化

讀寫分離

使用快取,如memcached或redis

使用搜尋引擎,如elasticsearch或solr

分庫分表

讀寫分離很容易實現,建議在一開始做,不必等到效能下降時

發現效能下降時可做。比如有一張500萬大表,不可能快取全表,只能快取熱點資料,所以需要有乙個監控熱點資料的功能

像快取整個大表或者資料量很大可以用搜尋引擎,搜尋引擎是檔案儲存,適合高效查詢,但不對插入修改、事務等支援。使用搜尋引擎的話需要定時把mysql的資料同步給它,同樣的資料需要預留2倍磁碟,雖然搜尋引擎可能可以壓縮

分庫分表其實可以在第二步做,但實現較複雜;分表後必然涉及要讀取多個表的問題,但對開發是透明的,在應用開發與資料庫中間需要研發乙個平台,自動hash索引到分表後的表。舉個例子,假設有一張600萬的表,可以分為兩張表,按時間分,時間點a以前的分一張,500萬;另一張表100萬,後續的都插入到該錶

現狀:資料庫現在用5.5版本,免費的,不購買服務,使用了上面的2和3,暫時沒遇到什麼難題。不需要dba,一般難題研發可以搞定。

以上方案針對的是最大表是1000萬資料量的表。超過1000萬未經實踐。(感謝老郭提供技術支援)

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2015.4.8

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