你知道MySQL是如何处理千万级数据的吗?
有志者,事竟成!如果你在学习数据库,那么本文《你知道MySQL是如何处理千万级数据的吗?》,就很适合你!文章讲解的知识点主要包括MySQL、PHP、php开发,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~
mysql 分表思路

一张一亿的订单表,可以分成五张表,这样每张表就只有两千万数据,分担了原来一张表的压力,分表需要根据某个条件进行分,这里可以根据地区来分表,需要一个中间件来控制到底是去哪张表去找到自己想要的数据。
**中间件:**根据主表的自增 id 作为中间件(什么样的字段适合做中间件?要具备唯一性)
**怎么分发?**主表插入之后返回一个 id,根据这个 id 和表的数量进行取模,余数是几就往哪张表中插入数据。
**注意:**子表中的 id 要与主表的 id 保持一致
以后只有插入操作会用到主表,修改,删除,读取,均不需要用到主表

redis 消息队列
- 什么是消息队列?
答:消息传播过程中保存消息的容器 - 消息队列产生的历史原因
答:主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如说,大量的insert,update之类的请求同时到达MySQL,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积过多,从而触发并发错误。通过使用消息队列,我们可以异步处理请求,从而缓解系统的压力。
消息队列的特点: 先进先出
把要执行的 sql 语句先保存在消息队列中,然后依次按照顺利异步插入的数据库中
应用: 新浪,把瞬间的评论先放入消息队列,然后通过定时任务把消息队列里面的 sql 语句依次插入到数据库中
修改
操作子表进行修改

这样修改有一个问题,主表和子表的数据会出现不一致,如何让主表和字表数据一致?
redis 队列保持主表子表数据一致
修改完成后将要修改主表的数据,存入 redis 队列中

然后 linux 定时任务(contble)循环执行 redis 队列中的 sql 语句,同步更新主表的内容

mysql 分布式之分表(查,删)
查询只需要查询子表,不要查询总表

删除,先根据 id 找到要删除的子表,然后删除,然后往消息队列中压入一条删除总表数据的 sql 语句
然后执行定时任务删除总表数据

定时任务:

mysql 分布式之分库
分库思路
- 单库单表
单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表房子啊数据库db中,所有的用户都是可以在db库中的user表中查到。 - 单库多表
随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能。可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的user_0000,user-0001等表,user_0000 + user-0001 + …的数据刚好是一份完整的数据。 - 多库多表
随着数据量增加也许单台DB的存储空间不够,随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑。这个时候可以再对数据库进行水平区分。
分库原理图:


mysql 分布式之分库(增)

注意:操作完一个数据库一定要把数据库连接关闭,不然 mysql 会以为一直连接的同一个数据库
还是取模确定加载哪个配置文件连接哪个数据库

mysql 分布式之分库(改)
原理同新增

mysql 分布式之分库(查,删)
原理类似

删除

执行队列
mysql 分布式之缓存(memcache)的应用
将数据放入缓存中,节省数据库开销,先去缓存中查,如果有直接取出,如果没有,去数据库查,然后存入缓存中

在编辑信息之后需要删除缓存,不然一直读取的是缓存的数据而不是修改过的数据

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文中关于mysql的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《你知道MySQL是如何处理千万级数据的吗?》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。
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