阿里云磁盘扩容 如何快速扩展MySQL数据量？

如何快速扩展MySQL数据量？扩展系统容量的主要方法有三种。最简单的方法是升级机器（更大更快的硬盘，更多的内存，任何成为瓶颈的东西）。第二种方法是打开一个新的分区范围。尽管我们的片段ID是16位（最多

如何快速扩展MySQL数据量？

扩展系统容量的主要方法有三种。最简单的方法是升级机器（更大更快的硬盘，更多的内存，任何成为瓶颈的东西）。第二种方法是打开一个新的分区范围。尽管我们的片段ID是16位（最多64K个片段），但我们在开始时只创建了4096个片段。新创建的对象只能存储在前4K个分区中。有一天，我们决定添加一个新的MySQL服务器来存储4096到8191个切片，并开始填充数据。最后一种方法是把一些零件移到新机器上。例如，要扩展mysql001a（存储0到511个分区）的容量，首先创建一个新的主从节点，并将其命名为最大数（如mysql009a和mysql009b），然后从mysql001a复制数据

以MySQL为列：

1:要支持高并发系统，必须涉及事务，所以数据库引擎必须选择InnoDB。InnoDB支持事务，事务级别取决于业务。如果业务数据一致性要求非常高，事务将开启序列化级别，这将完全隔离事务，但会导致对锁资源的竞争加剧。MySQL的性能在一定程度上降低了。

2:数据库分为主数据库和从数据库。主数据库负责写入数据，集群数据库负责读取数据。注意主从数据库的数据一致性。

3:冷热数据分离，美团、饥饿部分设计采用冷热数据分离。以订单为例，出库单的主要业务场景是查询。数据查询越向前，概率越低。这是冷数据。正在交易的订单是热点数据，需要随时查询和更新。冷数据可以放入redis缓存。这将提高查询效率。

4：数据表设计，充分利用索引查询。businesssql避免返回无用的行和列，禁止使用select*query，在查询时增加限制，并尽可能返回满足要求的行。对于复杂的SQL，请考虑拆分SQL。拆分SQL有一个优点。对于重复查询SQL，将第二次查询放入MySQL缓冲区，避免重复磁盘操作，提高访问性能。

5：子数据库和子表。例如，业务数据按月份分类。在一定程度上，增加、删除、修改和检查的压力将得到缓解。

希望对您有所帮助。谢谢您。

支撑日活百万用户的高并发系统，应该如何设计其数据库架构？ ？

在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：

1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库

4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句

5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。

以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。

当然，如果整体数据量特别大，而且你不在乎投资成本，那就用cluster，用tidb

你想知道的是MySQL本身还是用MySQL的数据库系统来存储大量数据的原理？

让我们分别讨论以下内容：

1。MySQL本身

excel和access也可以存储数千万的数据，但是保存和取出数据太难了。

因此，要解决存储问题，就必须解决查询问题。因为，从应用的角度来看，查询操作占80%。

要解决查询性能问题，必须合理化存储，优化存储和查询。

MySQL支持表存储中的分区表（类似于Oracle的表空间），即一个数据表（逻辑上）对应多个物理表。

其次，存储设备的选择决定了存储容量。例如，使用raid、San、NAS存储，可以存储数千万的数据，并支持高效的访问。

2. 使用MySQL数据库系统

一般管理信息系统使用MySQL作为数据库，会考虑将来的扩展问题、数据备份问题、性能问题。

在早期阶段，有几种方案：分开数据库和表，分开读写。

以后可以使用的是：存储设备扩展。