php大数据高并发处理 mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：
1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库
4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句
5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。
以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。
当然，如果总体数据量特别大，而且我们不关心投资成本，那就使用cluster或tidb
所谓的并发可以从概念上看它是不并行的。从用户的角度来看，有一种同时执行的假象，但它在数据库中确实是串行的，或者在某个粒度上是串行的。
以更新表中的一行数据为例，更新时会锁定更改后的数据行，避免其他进程访问该行，从而避免数据冲突。
此外，还有其他类型的锁，以适应不同的场景。因此，在我们所谓的并发场景中，不存在数据问题。
数据库高并发请求，如何保证数据完整性？
为您提供几个想法：
1。静态网站页面。静态页面是。HTML（。HTM等），不需要由web服务器解析。它只需要生成一次，然后每次直接下载到客户端，效率更高。
2. 网站的web服务器、数据库服务器、图片服务器和文件服务器是分开的。通过服务器的专业化分工，以提高网站的访问速度。因为下载图片和文件时，会给IIS、Apache等服务器带来很大压力。
3. 设置一个特殊的数据缓存服务器。将大量的数据放入缓存数据区，在访问量较小时保存数据，降低连接数据库的直接操作成本。
4. 数据库集群，数据库表哈希。面对大量的访问量，大型网站会出现数据库瓶颈。此时，一个数据库很快就无法满足应用的需要，因此需要使用数据库集群或数据库表哈希来分散压力。
5. 镜像。映像是提高大型网站性能和数据安全性的一种方法。图像技术可以解决不同的网络接入提供商和接入区域所带来的用户接入速度的差异。例如，中国网和教育网的差异促使许多网站在教育网中建立形象网站，数据可以定期或实时更新。
6. 负载平衡。负载均衡将是大型网站解决高负载访问和大量并发请求的高端解决方案。
7. 最新：CDN加速技术。什么是CDN？CDN的全称是content distribution network。其目的是在现有的互联网上增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到离用户最近的网络“边缘”，让用户就近获得所需内容，提高用户访问网站的响应速度。CDN不同于image，因为它比image更智能，或者可以用它来比喻：CDN=更智能的image cache流量分流。
php大数据高并发处理 mysql高并发数据重复 JAVA高并发的三种实现
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
