mysql 讀寫高併發大資料表優化
阿新 • • 發佈：2019-01-09
1.更新頻繁儘量使用innode引擎，支援行級鎖，降低鎖粒度，提高併發量。
2.考慮使用mysql 主從做讀寫分離，可以利用主庫更新，從庫進行查詢。分擔資料庫壓力，提高併發。
3.考慮使用reids nosql類記憶體資料庫進行讀寫分離。查詢通過先redis查詢，無結果再查詢mysql，同時將mysql資料庫查詢存入redis。
4.利用mysql表分割槽（1-1024），減小表粒度，塊式管理資料。可以提高塊式查詢資料。
5.利用mysql獨立表空間，自動回收刪除後的表空間（獨立表空間不會自動回收、會持續增長），同時有效減小資料庫儲存檔案，提高儲存效能。
2.考慮使用mysql 主從做讀寫分離，可以利用主庫更新，從庫進行查詢。分擔資料庫壓力，提高併發。
3.考慮使用reids nosql類記憶體資料庫進行讀寫分離。查詢通過先redis查詢，無結果再查詢mysql，同時將mysql資料庫查詢存入redis。
4.利用mysql表分割槽（1-1024），減小表粒度，塊式管理資料。可以提高塊式查詢資料。
5.利用mysql獨立表空間，自動回收刪除後的表空間（獨立表空間不會自動回收、會持續增長），同時有效減小資料庫儲存檔案，提高儲存效能。
6.合理設計資料表索引，儘量利用主鍵更新，表更新頻繁的話也會導致索引更新頻繁，索引過多增加了開銷，新增適當主鍵。
8.合理的設計資料庫的查詢cache，減小資料庫查詢解析，提高查詢效率和效能。
9.對大表可以進行分表和分庫處理。一般採用對錶主鍵hash值處理分成幾個hash段，對每個hash段的資料儲存在一個表中。每次存取都通過hash值覺得儲存對應的表。