MySQL使用方案

優化時機

通常單表超過500萬左右，或明顯感受到性能降低時，須要優化

優化方案

1. 讀寫分離
2. 使用緩存，如memcached或Redis
3. 使用搜索引擎，如ElasticSearch或solr
4. 分庫分表

詳細說明

1. 讀寫分離很容易實現，建議在一開始作，沒必要等到性能降低時
2. 發現性能降低時可作。好比有一張500萬大表，不可能緩存全表，只能緩存熱點數據，因此須要有一個監控熱點數據的功能
3. 像緩存整個大表或者數據量很大能夠用搜索引擎，搜索引擎是文件存儲，適合高效查找，但不對插入修改、事務等支持。使用搜索引擎的話須要定時把mysql的數據同步給它，一樣的數據須要預留2倍磁盤，雖然搜索引擎可能能夠壓縮
4. 分庫分表其實能夠在第二步作，但實現較複雜；分表後必然涉及要讀取多個表的問題，但對開發是透明的，在應用開發與數據庫中間須要研發一個平臺，自動hash索引到分表後的表。舉個例子，假設有一張600萬的表，能夠分爲兩張表，按時間分，時間點A之前的分一張，500萬；另外一張表100萬，後續的都插入到該表

現狀：數據庫如今用5.5版本，免費的，不購買服務，使用了上面的2和3，暫時沒遇到什麼難題。不須要dba，通常難題研發能夠搞定。

以上方案針對的是最大表是1000萬數據量的表。超過1000萬未經實踐。（感謝老郭提供技術支持）

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2015.4.8