从上面的描述中，我假设您每秒5000次查询完全是读取操作 . 这基本上就是我们所说的数据仓库用例 . 您的可用性要求是什么？它是否必须托管在AWS和朋友上，或者您是否可以购买自己的硬件以在内部运行？你的数据是什么样的？消耗这些数据的逻辑是什么样的？

您可能会感觉到这里确实没有足够的信息来明确回答这个问题，但我至少可以提供一些建议 .

首先，如果您的数据相对较小并且您的查询很简单，请节省一些麻烦，并确保适当地调整内存参数，因为开箱即用的配置旨在运行在非常微薄的硬件上 . 如果必须使用NoSQL选项，则根据数据的结构，Redis可能是一个不错的选择(它需要了解更多关于您运行的数据结构的信息 . )

如果查询归结为 SELECT * FROM table WHERE primary_key = {CONSTANT} - 不要打扰使用NoSQL - 只需使用RDBMS并学习如何调整dang事物 . 如果您可以在自己的硬件上运行它，那么这是真的 . 如果连接计数很高，请使用读取从站来 balancer 负载 .

Long-after-the-fact Edit (5/7/2013) ：我应该付出一些代价，你的I / O性能会很糟糕 . 您可以选择为配置的IOPS支付大笔资金，将一堆EBS卷配合在一起，或者在将WAL同步到S3或类似设备时依赖短暂的存储 . 所有这些选择都很昂贵且难以维护 . 所有这些选项都有不同程度的性能 .

我在最近的一个项目中发现了这个，所以我切换到了Rackspace . 那里的性能大大增加，但我注意到，当我真正需要快速I / O时，我为CPU和RAM资源付出了很多 . 现在我主持Digital Ocean . 所有的事情都令人难以置信地受到了I / O的束缚，所以我只是很好地哼着 .

故事的道德：简介，调整，重复 . 问自己什么是问题，并不断验证你的假设 .

Another long-after-the-fact-edit (11/23/2013) ：作为我在这里描述的一个示例，请查看以下文章，了解使用带有InnoDB memcached插件的MySQL 5.7实现1M QPS的示例：http://dimitrik.free.fr/blog/archives/11-01-2013_11-30-2013.html#2013-11-22

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