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千万级并发架构下,关系型数据库应该如何优化?大厂是如何做分库分表的!

随着互联网的高速发展,带来了海量数据存储的问题,比如像物联网行业,每个智能终端每天进行数据采集和上报,每天能够产几千万甚至上亿的数据。在互联网电商行业,或者一些O2O平台,每天也能产生上千万的订单数据,这些量级的数据在传统的关系型数据库中已经无法支撑了,那么如何解决海量数据存储和计算等问题,在业内引入了分布式存储和分布式计算等解决方案,特别是NoSql的生态,我在前面讲过的k-v数据库、文档数据库、图形数据库等,都是比较主流的分布式数据库解决方案。 即便如此,关系型数据库仍然有它不可替代的特性,所以关系型数据库仍然是核心业务的基础数据平台,因此关系型数据库必然会面临数据量日益增长带来的海量数据处理问题。 Mysql数据库海量数据带来的性能问题 目前几乎所有的互联网公司都是采用mysql这个开源数据库,根据阿里巴巴的《Java开发手册》上提到的,当单表行数超过500W行或者单表数据容量超过2G时,就会对查询性能产生较大影响,这个时候建议对表进行优化。 其实500W数据只是一个折中的值,具体的数据量和数据库服务器配置以及mysql配置有关,因为Mysql为了提升性能,会把表的索引装载到内存...

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