数据库设计 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，而且你不在乎投资成本，那就使用cluster，使用tidb
一个优秀的java开发工程师不仅要对java语言和特性有深入的了解，还要掌握框架，与Java相关的生态学和后端开发知识。您需要不断掌握后端开发技能，这对提高开发能力非常有帮助。
首先，学习应该是持续的。Java编程是一种梯形语言。如果你想学好它，你必须严格遵循Java的学习路线，先学什么，然后学什么。只有坚持，才能在编程的道路上走得更远。
其次，学习要有毅力和毅力。你怎么能不经历风雨就看到彩虹？编程有时非常困难，所以你不知道如何开始。但是一旦你理解或解决了问题，你会感到非常兴奋，这就是编程的乐趣。
最后，我们在学习中要勤奋好学。在学习Java的过程中，您可能会遇到各种各样的问题。毕竟，书本上的知识是有限的。我们应该去专业论坛多了解相关知识。我们要学会从网上寻找有用的信息并加以整理，以促进学习的深入和知识水平的提高。
从您进入IT行业开始，您就走上了不断学习的道路。学习是你驰骋职场的有力工具
Java程序员工作一两年后应该要怎样才能达到20K水平？
这一要求很容易实现。基本上，有点上进心的人可以继续学习和工作3-5年
技术水平如下：
精通JavaEE基本框架你最好了解spring、spring MVC和mybatis的基本原理
你最好了解微服务框架springboot、spring cloud的基本原理和Dubbo
你最好了解关系数据库Mysql的基本原理，键索引，事务，锁
精通redis的数据结构，作为分布式缓存，使用分布式锁
熟悉dcoker容器技术，更好的了解k8s
对前端有一定的了解，包括但不限于限于Vue、RN等
对客户端、Android和IOS有一定的了解
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