MySQL大数据优化

咱们考虑的状况是在你的数据量很大的状况下，千万级别的数据量。不要当咱们的请求响应时间已经让我没法忍受的时候，再来想起来优化，可能有点迟了。由于可能会丢失不少潜在的价值客户。因此，在咱们当初设计表，或者由于咱们的业务的变化而致使的状况下，就要多多考虑去优化咱们的MySQL了。

一、在咱们的开发中，请务必注意咱们的sql书写，可能你的一个sql致使全站挂掉了。因此要优化好咱们的sql，这其中不得不说，索引。SQL 的优化和索引 密不可分。优化SQL 一部分是业务逻辑的优化，一部分就是索引的优化。至于怎么优化，网上太多了。也能够看我其余文章有介绍。

二、当咱们以为上面的作的很不错了，仍是访问慢，考虑下加缓存把。这里的缓存能够是 A文件缓存 B MySQL的buffer C Nginx或者Apace的缓存设置  D客户端浏览器的缓存  E 更重要的是NOSQL类型的缓存，增长memcache 和 redis。确实好，基于内存的读写天然比操做硬盘快把

三、咱们的数据量还在增长，咱们就考虑下MySQL的读写分离了，进而涉及到主从复制等状况，不过这里须要对SQL 语句进行稍微改动下。要不怎么知道读哪台服务器，写哪台。

四、接下来，咱们考虑咱们的业务了，随着并发量不断增长，老板这时候开心坏了。这都是钱啊。那就分表把。100万条记录的表，分5张 10张都行。不过前提须要按照必定的规则的，比方id为1的在member1表，2的在member表，一次类推；或者啊id在1-100的在1表，101-200的2表，以此类推。意思就是这样的。不过须要咱们在sql的时候，写好读哪一个表，写那个表的规则。其实也简单。

五、区分热表和冷表。也就是垂直切分表了。顾名思义，热表表明常常更新的，操做比较频繁的，冷表，则相反。

 

这其中咱们须要考虑如下问题

 

表引擎的选择。在几年前默认就是Mysiam，如今你再看看，默认是innodb类型的。

服务器的配置状况。