mysql数据库高并发解决方案 支撑日活百万用户的高并发系统，应该如何设计其数据库架构？ ？

支撑日活百万用户的高并发系统，应该如何设计其数据库架构？ ？

以MySQL为列：

1:要支持高并发系统，必须涉及事务，所以数据库引擎必须选择InnoDB。InnoDB支持事务，事务级别取决于业务。如果业务数据一致性要求非常高，事务将开启序列化级别，这将完全隔离事务，但会导致对锁资源的竞争加剧。MySQL的性能在一定程度上降低了。

2:数据库分为主数据库和从数据库。主数据库负责写入数据，集群数据库负责读取数据。注意主从数据库的数据一致性。

3:冷热数据分离，美团、饥饿部分设计采用冷热数据分离。以订单为例，出库单的主要业务场景是查询。数据查询越向前，概率越低。这是冷数据。正在交易的订单是热点数据，需要随时查询和更新。冷数据可以放入redis缓存。这将提高查询效率。

4：数据表设计，充分利用索引查询。businesssql避免返回无用的行和列，禁止使用select*query，在查询时增加限制，并尽可能返回满足要求的行。对于复杂的SQL，请考虑拆分SQL。拆分SQL有一个优点。对于重复查询SQL，将第二次查询放入MySQL缓冲区，避免重复磁盘操作，提高访问性能。

5：子数据库和子表。例如，业务数据按月份分类。在一定程度上，增加、删除、修改和检查的压力将得到缓解。

希望对您有所帮助。谢谢您。

数据库高并发写入，怎么降低数据库的压力？

数据可以写入MQ，然后从MQ慢慢写入数据库。主流的MQ，如Kafka和rocketmq，横向扩展非常方便

MySQL的高并发解决方案包括：优化SQL语句、优化数据库字段、添加缓存、分区表、读写分离和垂直拆分、解耦模块、横向分段等高并发的瓶颈在后台。存储MySQL的常用优化方案有：（1）代码中SQL语句优化；（2）数据库字段优化、索引优化；（3）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）水平分割

方案分析：

1。方法1。方法2最简单最快捷的提高效率的方法。因为每条语句都会命中索引，所以它是最有效的。但是，如果建立索引是为了优化SQL，那么索引将溢出。对于级别超过1000万级的表，维护索引的成本会大大增加，但会增加数据库的内存成本。

2. 数据库领域的优化。有人发现，一位高级程序员在设计表字段时，将日期类型设计为varchar类型，这是不标准的。同时，它无法对写入的数据进行检查，索引效率也不同

3。Cache适用于读多写少、更新频率相对较低的业务场景，否则Cache几乎没有异议，命中率不高。一般来说，缓存主要是为了提高接口的处理速度，减少并发所带来的数据库压力等问题。

4. 分区不是一个表，结果仍然是一个表，但存储的数据文件被分成几个小块。在表数据非常大的情况下，可以解决无法一次加载内存、表数据维护量大等问题。

5. 垂直拆分按列将表拆分为多个表。通常将主表的扩展数据和文本数据分开，以降低磁盘IO压力。

6. 水平拆分的主要目的是提高单个表的并发读写能力（压力分布到每个子表）和磁盘IO性能（非常大的开销）。MyD文件已分配给。每个小表的MyD文件）。如果没有超过1000万级的数据，为什么要反汇编？只优化一个表是可以的。如果没有太多并发，分区表通常可以满足要求。因此，一般来说，水平拆分是最后的选择，仍然需要逐步设计。

mysql怎么处理一秒10万并发？

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，并且您不关心投资成本，请使用集群或tidb

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