解决数据库高并发的一种方案—

1.水平分割（分表）：

例：QQ的登录表。假设QQ的用户有100亿，如果只有一张表，每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找，会很慢很慢。如果将这一张表分成100份，每张表有1亿条，就小了很多，比如qq0,qq1,qq1…qq99表。

用户登录的时候，可以将用户的id%100，那么会得到0-99的数，查询表的时候，将表名qq跟取模的数连接起来，就构建了表名。比如123456789用户，取模的89，那么就到qq89表查询，查询的时间将会大大缩短。

这就是水平分割。

2.垂直分割（分库）：

垂直分割指的是：表的记录并不多，但是字段却很长，表占用空间很大，检索表的时候需要执行大量的IO，严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表，并且该表与原表是一对一的关系。

例如学生答题表tt：有如下字段：

Id name 分数题目回答

其中题目和回答是比较大的字段，id name 分数比较小。

如果我们只想查询id为8的学生的分数：select 分数 from tt where id = 8;虽然知识查询分数，但是题目和回答这两个大字段也是要被扫描的，很消耗性能。但是我们只关心分数，并不想查询题目和回答。这就可以使用垂直分割。我们可以把题目单独放到一张表中，通过id与tt表建立一对一的关系，同样将回答单独放到一张表中。这样我们插叙tt中的分数的时候就不会扫描题目和回答了。

3.其他要点：

1)存放图片、文件等大文件用文件系统存储。数据库只存储路径，图片和文件存放在文件系统，甚至单独存放在一台服务器(图床)。

2)数据参数配置。

最重要的参数就是内存，我们主要用的innodb引擎，所以下面两个参数调的很大：

innodb_additional_mem_pool_size=64M

innodb_buffer_pool_size=1G

对于MyISAM，需要调整key_buffer_size，当然调整参数还是要看状态，用show status语句可以看到当前状态，以决定该调整哪些参数。

4.合理的硬件资源和操作系统

如果机器的内存超过4G，那么应当采用64位操作系统和64位MySQL。

案例：

简单购物系统暂设涉及如下表：

1.产品表(数据量10w，稳定)

2.订单表(数据量200w，且有增长趋势)

3.用户表 (数据量100w，且有增长趋势)

以mysql为例讲述下水平拆分和垂直拆分，mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万

垂直拆分：

解决问题：

表与表之间的io竞争

不解决问题：

单表中数据量增长出现的压力

方案：

把产品表和用户表放到一个server上

订单表单独放到一个server上

水平拆分：

解决问题：

单表中数据量增长出现的压力

不解决问题：

表与表之间的io争夺

方案：

用户表通过性别拆分为男用户表和女用户表

订单表通过已完成和完成中拆分为已完成订单和未完成订单

产品表未完成订单放一个server上

已完成订单表盒男用户表放一个server上

女用户表放一个server上

转自：https://www.2cto.com/database/201709/676637.html