Mysql优化:亿万级数据如何优化

面对亿级数据,MySQL硬的起来么? 很多粉丝问我:MySQL到底能支撑多少数据,是不是500万以上就不行了,查询就非常慢了?这个问题问得好。到底行不行呢?我觉得还是得通过实验来见证一下,mysql面对百万、千万、亿级别的数据时,查询到底行不行???test1表,结构比较简单,2个字段,都有索引。 插入1亿数据 无条件查询(耗时24秒) 耗时20多秒,如果给用户用,这个肯定是无法接受的。 走索引查询(耗时1毫秒) order_num 字段上面有索引,我们插入的时候,order_num 这个字段的值没有重复的。用这个字段查询一下看看效果,耗时1 阅读详情

亿万级数据优化

  1. 优化sql 和 索引
  2. 加缓存 memcache 、redis

做好以上两条,如果还是慢,请看第三条

  1. 主从复制或者主主复制,读写分离,可以在应用层做,效率高;也可以使用第三方,推荐使用360的atlas,其他的要么效率不高,要么没人维护。

  2. 如果以上都做了还是慢,不要想着去做切分,mysql自带分区表,先试试这个,对你的应用是透明的,无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的,sql条件中要带上分区条件的列,从而使查询定位到少量的分区上,否则就会扫描全部分区,另外分区表还有一些坑,在这里就不多说了。

  3. 如果以上都做了,那就先做垂直拆分,其实就是根据你模块的耦合度,将一个大的系统分为多个小的系统,也就是分布式系统

  4. 第六才是水平切分,针对数据量大的表,这一步最麻烦,最能考验技术水平,要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率,表结构也要改动,做一定的冗余,应用也要改,sql中尽量带sharding key,将数据定位到限定的表上去查,而不是扫描全部的表。

  5. mysql数据库一般都是按照这个步骤去演化的,成本也是由低到高。

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