查询了下Mysql 关于高并发的处理的资料,在这记录一下。

高并发大多的瓶颈在后台数据逻辑处理,在存储,mysql的正常的优化方案如下:

1、代码中sql语句优化

2、数据库字段优化,索引优化

3、加缓存,redis/memcache等

4、主从,读写分离

5、分区表

6、垂直拆分,解耦模块

7、水平切分

点评:

1、方法1&方法2是最简单,也是提升效率最快的方式。也许有人说这两点你已经做的很好了,你的每条语句都命中了索引,是最高效的。但是你是否是为了你的sql达到最优而去建索引,而不是从整个业务上来考虑。比如,订单表上我需要增加xx索引满足某单一业务,是否就一定要加,其他方法能否解决。如果要满足所有业务的需求,那么索引就泛滥了,对于千万级以上的表来说,维护索引的成本大大增加,反而增加了数据库的内存的开销。

2、数据库字段的优化。如:一个日期类型,被设计为varchar类型,不规范的同时,无法对写入数据校验,做索引的效率也有差别。

3、缓存适合读多写少更新频度相对较低的业务场景,否则缓存异议不大,命中率不高。缓存通常来说主要为了提高接口处理速度,降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题。你的接口时延多少?有没有被用户吐槽?有没有必要提升?

4、分区不是分表,结果还是一张表,只不过把存放的数据文件分词了多个小块,分块后。在表数据非常大的情况下,可以解决无法一次载入内存,以及大表数据维护等问题。

5、垂直拆分将表按列拆成多表,常见于将主表的扩展数据独立开,文本数据独立开,降低磁盘io的压力。

6、水平拆,这是一把最有效的牛刀。但是存在一个误区,有的人会觉得,为什么不在最开始就直接水平线拆,免去了后面迁移数据的麻烦。我个人感觉是,下定某个决策之前,必须有一个非常充分的理由。水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。如果没有千万级以上数据,为什么要拆,仅对单表做做优化也是可以的;再如果没有太大的并发量,分区表也一般能够满足。所以,一般情况下,水平拆分是最后的选择,在设计时还是需要一步一步走。

你知道InnoDB和MyIsam的区别吗?

InnoDB和MyIsam分别适合是用到什么场景下,为什么?

InnoDB和MyIsam分别使用的什么索引,如何实现的?

参考:https://blog.csdn.net/qiuweihong/article/details/78751466

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