支撐日活百萬用戶的高并發(fā)系統(tǒng)，應(yīng)該如何設(shè)計其數(shù)據(jù)庫架構(gòu)？ ？以MySQL為列：1:要支持高并發(fā)系統(tǒng)，必須涉及事務(wù)，所以數(shù)據(jù)庫引擎必須選擇InnoDB。InnoDB支持事務(wù)，事務(wù)級別取決于業(yè)務(wù)。如果業(yè)務(wù)

支撐日活百萬用戶的高并發(fā)系統(tǒng)，應(yīng)該如何設(shè)計其數(shù)據(jù)庫架構(gòu)？ ？

以MySQL為列：

1:要支持高并發(fā)系統(tǒng)，必須涉及事務(wù)，所以數(shù)據(jù)庫引擎必須選擇InnoDB。InnoDB支持事務(wù)，事務(wù)級別取決于業(yè)務(wù)。如果業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致性要求非常高，事務(wù)將開啟序列化級別，這將完全隔離事務(wù)，但會導(dǎo)致對鎖資源的競爭加劇。MySQL的性能在一定程度上降低了。

2:數(shù)據(jù)庫分為主數(shù)據(jù)庫和從數(shù)據(jù)庫。主數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)寫入數(shù)據(jù)，集群數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)讀取數(shù)據(jù)。注意主從數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一致性。

3:冷熱數(shù)據(jù)分離，美團(tuán)、饑餓部分設(shè)計采用冷熱數(shù)據(jù)分離。以訂單為例，出庫單的主要業(yè)務(wù)場景是查詢。數(shù)據(jù)查詢越向前，概率越低。這是冷數(shù)據(jù)。正在交易的訂單是熱點數(shù)據(jù)，需要隨時查詢和更新。冷數(shù)據(jù)可以放入redis緩存。這將提高查詢效率。

4：數(shù)據(jù)表設(shè)計，充分利用索引查詢。businesssql避免返回?zé)o用的行和列，禁止使用select*query，在查詢時增加限制，并盡可能返回滿足要求的行。對于復(fù)雜的SQL，請考慮拆分SQL。拆分SQL有一個優(yōu)點。對于重復(fù)查詢SQL，將第二次查詢放入MySQL緩沖區(qū)，避免重復(fù)磁盤操作，提高訪問性能。

5：子數(shù)據(jù)庫和子表。例如，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)按月份分類。在一定程度上，增加、刪除、修改和檢查的壓力將得到緩解。

希望對您有所幫助。謝謝您。

大數(shù)據(jù)時代需要哪些數(shù)據(jù)庫技術(shù)？

Tidb是一款面向在線事務(wù)處理（HTAP）的融合數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品：混合事務(wù)/分析處理。實現(xiàn)了一鍵水平擴(kuò)展、多拷貝數(shù)據(jù)安全性強(qiáng)、分布式事務(wù)、實時OLAP等重要特性。同時，它與MySQL協(xié)議和ecolog兼容，易于移植，運(yùn)行維護(hù)成本低。更重要的是，它是一個開源的分布式數(shù)據(jù)庫，在大數(shù)據(jù)時代不可或缺。

大數(shù)據(jù)時代其實就是數(shù)據(jù)集成和分析的時代，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫是分不開的，比如MySQL和Hadoop。不過，目前各大廠商都在自己研究，比如阿里就有單獨(dú)的研發(fā)。騰訊也是如此。當(dāng)然，標(biāo)題的分析速度也要提高，否則就無法實現(xiàn)準(zhǔn)確的推薦。

大數(shù)據(jù)時代，每個大工廠都有自己的核心計算分析模型。當(dāng)然，一定是在海量數(shù)據(jù)之后。不需要小公司，只需要幾個mysql。Tidb也不錯。

由螞蟻金服自主研發(fā)的數(shù)據(jù)庫超越Oracle登頂全球第一，你怎么看？

讓我們看看TPC是什么樣的組織。寫科普太懶了。讓我們看一波人高潮。

2019年，談?wù)摿昵暗臄?shù)據(jù)是否感到自豪？

當(dāng)數(shù)據(jù)庫扼住系統(tǒng)性能咽喉，直接分庫分表能解決嗎？

子數(shù)據(jù)庫和子表是一種相對落后的優(yōu)化方法，因為成本相對較高。

遇到數(shù)據(jù)庫瓶頸：

-首先考慮SQL優(yōu)化，這是最簡單的方法。對現(xiàn)有系統(tǒng)沒有影響。

-第二個是考慮數(shù)據(jù)庫讀寫分離，這也是一個相對簡單的方法。在數(shù)據(jù)庫級配置中，系統(tǒng)級只需要調(diào)整獲取數(shù)據(jù)庫連接的邏輯即可。讀取數(shù)據(jù)時，可以同時獲得主庫和從庫連接。寫入數(shù)據(jù)時，僅獲取主庫連接。

-考慮添加緩存層。數(shù)據(jù)緩存在緩存中，再次訪問時不再從數(shù)據(jù)庫檢索。通常，緩存層對系統(tǒng)是透明的，對系統(tǒng)本身沒有影響。但是，cache的引入也引入了相應(yīng)的需要考慮的問題，如雪崩、命中率、分布式cache等]-還有一種非技術(shù)手段，就是改變需求。性能問題的原因是否不合理？還是要求太復(fù)雜？需求可以簡化嗎？這種方法對系統(tǒng)的影響相對較小。

-最后，考慮子數(shù)據(jù)庫和子表。優(yōu)先考慮子數(shù)據(jù)庫，因為它比子表簡單。將相應(yīng)的表移動到新的數(shù)據(jù)庫中，并調(diào)整系統(tǒng)的邏輯以獲得數(shù)據(jù)庫連接。在這里，我們需要考慮移動哪些表。在提高性能的前提下，我們首先嘗試避免分布式事務(wù)。

-最后，考慮子表。子表的主要原因是單個表中的數(shù)據(jù)量很大。子表分為縱斷面和橫斷面。垂直剪切是按列剪切的，例如用戶表。常用信息為基本信息表，其他信息為明細(xì)表。橫切是按行切割。例如，一個有1億數(shù)據(jù)的表被分成10個有1000萬數(shù)據(jù)的表。這涉及到數(shù)據(jù)應(yīng)該存儲在哪個表中或從哪個表中獲取。在表被劃分之后，可以對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。

-如果涉及分布式事務(wù)，應(yīng)考慮如何保證分布式事務(wù)。理論上，2個，3個，帕克斯，帽子，底座。相應(yīng)中間件的使用。

系統(tǒng)的設(shè)計和優(yōu)化不是模仿的問題，而是需要根據(jù)實際場景進(jìn)行處理。