mysql读写分离哪种方案好 数据库的读写分离数据库是怎么同步的？
数据库的读写分离数据库是怎么同步的？
差别的数据，读写分离歌词同步操作是是一样的的，以mysql和oracle为例：
mysql
读写分离：最常用的主从复制基于读写分离的功能
当数据有修改，会网络将负责执行的内容数据传输到从库，追加悬赏到从库的重做一次日志（replay-bin），然后把再按照重装日志还原功能主库的操作以提升到网络同步的效果；
oracle
读写分离：具体方法的读写分离方案有DG（备库可读）
操作读取archivelog，再通过网络传输到备库，备库再用archivelog还原系统数据，已可以到达同步的目的。
mysql主备切换原理？
在企业中，数据库高可用一直在是企业的重中之重，中小企业很多也是可以使用mysql主从方案，一主多从，读写分离等，但是单主存在地高可用性，从库切换到成主库是需要作修改后。但，如果是双主也可以多主，是会减少mysql入口，提升高可用。不过多后主是需要考虑到自增长ID问题，这个必须尤其设置配置文件，例如双主，这个可以建议使用奇偶，其实，主之间设置里自增长ID彼此不就能完美可以解决自增长ID问题。
Node.jsSequelize如何实现数据库的读写分离？
nodejs中sequelize的create方法设置成先执行语句中的id，如何能去掉后（我的数据库不不需要可以设置id字段）得用nodejsweb框架是团队统一时间的hapi.js，而数据库依旧是mysql，ORM框架选用有着6000stars的sequelize.js，hapi-sequelize插件对sequelize做了很很简单的封装，也可以让我们很自如地地在hapi中穿梭，.例如配置和调用。
mysql怎么处理一秒10万并发？
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，360优化数据库字段，加缓存，硬盘分区表，读写分离包括直角全部拆分，解耦模块，水平切分等。
高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案追加：
（1）代码中sql语句优化软件
（2）数据库字段优化，索引优化
（3）加缓存，redis/memcache等
（4）主从，读写分离
（5）分区表
（6）平行全部拆分，解耦模块
（7）水平切分
方案分析：
1、方法1个方法2是最简单，又是提升效率最方便的。是因为每条语句都物理命中了索引，是最高效的。可是如果没有是就是为了使sql至少最优而去建索引，那就索引就肆意猖狂了，对于千万级以上的表来说，能维护索引的成本有所减少，倒是增强了数据库的内存的开销。
2、数据库字段的优化。那一次突然发现一高级程序员在表字段的设计上，一个日期类型，被啊,设计为varchar类型，不规范的同时，不能对写入文件数据校验，做索引的效率也有差别
3、缓存比较适合读多写少更新频度相对相对较高的业务场景，否则不缓存异议不是太大，命中率不高。缓存通常来说通常为了能提高接口处理速度，降低并发给予的db压力和从而才能产生的其他问题。
4、硬盘分区也不是分表，最终那就三张表，但是把贮存的数据文件四等分了多个小块。在表数据的很大的情况下，也可以解决的办法根本无法三次虚拟光盘内存，以及大表数据维护等问题。
5、互相垂直全部拆分将表按列拆成多表，最常见的一种于将主表的扩展数据其它开，文本数据相当于开，降底磁盘io的压力。
6、水平拆，水平拆分的主要目的是进阶单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个更加大的.MYD文件摊分到各个小表的.MYD文件中)。如果没有千万级以上数据，为么要拆，仅对单表做一做优化确实是也可以的；再如果没有太大的并发量，分区表也就像还能够不满足。所以才，一般情况下，水平表格合并是之后的选择，在设计时还是不需要一步又一步走。
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