第一優化你的sql和索引；
第二加快取，memcached,redis；
第三以上都做了後，還是慢，就做主從複製或主主複製，讀寫分離，可以在應用層做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推薦360的atlas,其它的要麼效率不高，要麼沒人維護；
第四如果以上都做了還是慢，不要想著去做切分，mysql自帶分割槽表，先試試這個，對你的應用是透明的，無需更改**,但是sql語句是需要針對分割槽表做優化的，sql條件中要帶上分割槽條件的列，從而使查詢定位到少量的分割槽上，否則就會掃瞄全部分割槽，另外分割槽表還有一些坑，在這裡就不多說了；
第五如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其實就是根據你模組的耦合度，將乙個大的系統分為多個小的系統，也就是分布式系統；
第六才是水平切分，針對資料量大的表，這一步最麻煩，最能考驗技術水平，要選擇乙個合理的sharding key,為了有好的查詢效率，表結構也要改動，做一定的冗餘，應用也要改，sql中盡量帶sharding key，將資料定位到限定的表上去查，而不是掃瞄全部的表；
mysql資料庫一般都是按照這個步驟去演化的，成本也是由低到高；
有人也許要說第一步優化sql和索引這還用說嗎？的確，大家都知道，但是很多情況下，這一步做的並不到位，甚至有的只做了根據sql去建索引，根本沒對sql優化(中槍了沒？)，除了最簡單的增刪改查外，想實現乙個查詢，可以寫出很多種查詢語句，不同的語句，根據你選擇的引擎、表中資料的分布情況、索引情況、資料庫優化策略、查詢中的鎖策略等因素，最終查詢的效率相差很大；優化要從整體去考慮，有時你優化一條語句後，其它查詢反而效率被降低了，所以要取乙個平衡點；即使精通mysql的話，除了純技術面優化，還要根據業務面去優化sql語句，這樣才能達到最優效果；你敢說你的sql和索引已經是最優了嗎?
再說一下不同引擎的優化，myisam讀的效果好，寫的效率差，這和它資料儲存格式，索引的指標和鎖的策略有關的，它的資料是順序儲存的(innodb資料儲存方式是聚簇索引)，他的索引btree上的節點是乙個指向資料物理位置的指標，所以查詢起來很快，(innodb索引節點存的則是資料的主鍵，所以需要根據主鍵二次查詢)；myisam鎖是表鎖，只有讀讀之間是併發的，寫寫之間和讀寫之間(讀和插入之間是可以併發的，去設定concurrent_insert引數，定期執行表優化操作，更新操作就沒有辦法了)是序列的，所以寫起來慢，並且預設的寫優先順序比讀優先順序高，高到寫操作來了後，可以馬上插入到讀操作前面去，如果批量寫，會導致讀請求餓死，所以要設定讀寫優先順序或設定多少寫操作後執行讀操作的策略;myisam不要使用查詢時間太長的sql，如果策略使用不當，也會導致寫餓死，所以盡量去拆分查詢效率低的sql,
innodb一般都是行鎖，這個一般指的是sql用到索引的時候，行鎖是加在索引上的，不是加在資料記錄上的，如果sql沒有用到索引，仍然會鎖定表,mysql的讀寫之間是可以併發的，普通的select是不需要鎖的，當查詢的記錄遇到鎖時，用的是一致性的非鎖定快照讀，也就是根據資料庫隔離級別策略，會去讀被鎖定行的快照，其它更新或加鎖讀語句用的是當前讀，讀取原始行；因為普通讀與寫不衝突，所以innodb不會出現讀寫餓死的情況，又因為在使用索引的時候用的是行鎖，鎖的粒度小，競爭相同鎖的情況就少，就增加了併發處理，所以併發讀寫的效率還是很優秀的，問題在於索引查詢後的根據主鍵的二次查詢導致效率低；
ps:很奇怪，為什innodb的索引葉子節點存的是主鍵而不是像mysism一樣存資料的實體地址指標嗎？如果存的是實體地址指標不就不需要二次查詢了嗎，這也是我開始的疑惑，根據mysism和innodb資料儲存方式的差異去想，你就會明白了，我就不費口舌了！
所以innodb為了避免二次查詢可以使用索引覆蓋技術，無法使用索引覆蓋的，再延伸一下就是基於索引覆蓋實現延遲關聯；不知道什麼是索引覆蓋的，建議你無論如何都要弄清楚它是怎麼回事！
盡你所能去優化你的sql吧！說它成本低，卻又是一項費時費力的活，需要在技術與業務都熟悉的情況下，用心去優化才能做到最優，優化後的效果也是立竿見影的！
海量資料分頁
language vbscript codepage 936 分頁sql語句生成 function getpagesql tblname,fldname,pagesize,pageindex,ordertype,strwhere dim strtemp,strsql,strorder 根據排序方式生...
海量資料排序
海量資料排序 2011 04 12 19 33 1億資料找出最大的1w個 1.分塊法 解法 a.採用分塊法，將1億資料分成100w一塊，共100塊。b.對每塊進行快速排序，分成兩堆，如果大堆大於1w個，則對大堆再次進行快速排序，直到小於等於1w停止 假設此時大堆有n個 此時對小堆進行排序，取最大的1...
海量資料問題
1 檔案太大，100g，肯定不可能一次載入到記憶體進行處理，這裡就必須將檔案進行切割了，可是依據哪種方法進行切割呢？假設只是從前到後等份切割的話，將檔案切割n份 切割的份數依據所給的記憶體大小 第乙份中假設ip位址為a出現次數最多，第二份中b出現的次數最多，這樣比較出來，假設a比b大，那得出的結果就...