laravel多表联合查询 当数据库扼住系统性能咽喉，直接分库分表能解决吗？

当数据库扼住系统性能咽喉，直接分库分表能解决吗？

子库和子表是一种相对落后的优化方法，因为成本相对较高。

遇到数据库瓶颈：

-首先考虑SQL优化，这是最简单的方法。对现有系统没有影响。

-第二个是考虑数据库读写分离，这也是一个相对简单的方法。在数据库级配置中，系统级只需要调整获取数据库连接的逻辑即可。读取数据时，可以同时获得主库和从库连接。写入数据时，仅获取主库连接。

-考虑添加缓存层。数据缓存在缓存中，再次访问时不再从数据库检索。通常，缓存层对系统是透明的，对系统本身没有影响。但是，cache的引入也引入了相应的需要考虑的问题，如雪崩、命中率、分布式cache等]-还有一种非技术手段，就是改变需求。性能问题的原因是否不合理？还是要求太复杂？需求可以简化吗？这种方法对系统的影响相对较小。

-最后，考虑子数据库和子表。优先考虑子数据库，因为它比子表简单。将相应的表移动到新的数据库中，并调整系统的逻辑以获得数据库连接。在这里，我们需要考虑移动哪些表。在提高性能的前提下，我们首先尝试避免分布式事务。

-最后，考虑子表。子表的主要原因是单个表中的数据量很大。子表分为纵断面和横断面。垂直剪切是按列剪切的，例如用户表。常用信息为基本信息表，其他信息为明细表。横切是按行切割。例如，一个有1亿数据的表被分成10个有1000万数据的表。这涉及到数据应该存储在哪个表中或从哪个表中获取。在表被划分之后，可以对数据库进行进一步的优化。

-如果涉及分布式事务，应考虑如何保证分布式事务。理论上，2个，3个，帕克斯，帽子，底座。相应中间件的使用。

系统的设计和优化不是模仿的问题，而是需要根据实际场景进行处理。

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？

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，而且您不关心投资成本，请使用cluster，使用tidb

垂直表：垂直表在日常开发和设计中更为常见。流行的术语是“大表拆分小表”，它基于关系数据库中的“列”（字段）。通常，表中有许多字段。您可以创建一个新的“扩展表”，将不常用或长度较大的字段拆分为“扩展表”。

分库分表的六种玩法？

我们还需要分析具体问题。一般来说，这里提供了关于子表的两个想法供参考。实际上，子数据库也有类似的想法。

（1）垂直子表：这是最基本的游戏方式。说白了，就是“大桌分小桌”。它主要用于表中有许多字段时。它将不常用或长度较大的字段拆分成相应的“扩展表”，以提高主表的读写效率。其实，当规模不是很大的时候，我们使用指数也是基于类似的考虑。

（2）横向评分表：我想这可能是你想问的问题，也就是说，如何评分表后，大量的记录。在这里，最重要的是要考虑两点：

针对当前数据行的特点，尽量将业务相关的数据行保存在一个表中，也就是说要建立一个合适的业务规模表策略。

如何确保主键的唯一性？显然，如果不同表的主键仍然按照最常用的自增长模式，就会出现这种情况。在进行跨表查询时，由于主键的重复，业务会出错。因此，这里的关键是计划一个新的主键生成方案，通常需要输入主键或时间字段。对于拆分查询，垂直拆分表没有特殊的方面。对于水平拆分表，我们主要需要考虑诸如group by或order by之类的查询。这方面有很多技巧，所以我们这里不重复。

分库分表怎么做？

由于数据库中的数据量不一定是可控的，没有子数据库和子表，随着时间和业务的发展，数据库中的表数会越来越多，表中的数据量也会越来越大。相应地，数据操作、添加、删除和修改的成本也将越来越大。另外，由于无法进行分布式部署，服务器的资源（CP）会减少（U盘、内存、IO等）有限，最终数据库所能承载的数据量，数据处理能力会遇到瓶颈。

数据库为什么要分库分表？

在数据库子表中，中间件相当于适配器。在开发过程中，您不需要关心子数据库子表是如何实现的，只需要正常操作即可。

例如，切分JDBC、MYCAT、dbproxy和atlas，它们是用于数据库和表拆分的常见中间件，实际上可以进行适配器工作。

我的上层业务不需要关心如何划分数据库和表。我只需要配置规则。在编写crud时，我不需要指定具体的指示，就像操作数据库表一样。子数据库和子表可以解决表数据太大的问题，但也存在很多问题，很多问题在中间难以解决。以简单分页为例。为了知道页数，您需要查询许多表，然后分页。更复杂的是连接运算、统计运算等。现在很多中间件都不支持多表关联。

从上面可以看出，子库和子表中间件起到了自适应的作用，不能支持太复杂的操作。简而言之，它是“一个功能有待改进的适配器”。

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