MySQL分库分表，写得太好了！

在实际的应用中，绝大部分情况都是读远大于写。Mysql提供了读写分离的机制，所有的写操作都必须对应到Master，读操作可以在 Master和Slave机器上进行，Slave与Master的结构完全一样，一个Master可以有多个Slave,甚至Slave下还可以挂 Slave,通过此方式可以有效的提高DB集群的 QPS.

所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。

此外，可以看出Master是集群的瓶颈，当写操作过多，会严重影响到Master的稳定性，如果Master挂掉，整个集群都将不能正常工作。

所以

1. 当读压力很大的时候，可以考虑添加Slave机器的分式解决，但是当Slave机器达到一定的数量就得考虑分库了。

2. 当写压力很大的时候，就必须得进行分库操作。

MySQL使用为什么要分库分表

可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。

这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗?

其实是可以处理的大表的。我所经历的项目中单表物理上文件大小在80G多,单表记录数在5亿以上，而且这个表 属于一个非常核用的表:朋友关系表。

但这种方式可以说不是一个最佳方式。因为面临文件系统如Ext3文件系统对大于大文件处理上也有许多问题。

这个层面可以用xfs文件系统进行替换。但MySQL单表太大后有一个问题是不好解决: 表结构调整相关的操作基本不在可能。所以大项在使用中都会面监着分库分表的应用。

从Innodb本身来讲数据文件的Btree上只有两个锁, 叶子节点锁和子节点锁,可以想而知道,当发生页拆分或是添加新叶时都会造成表里不能写入数据。

所以分库分表还就是一个比较好的选择了。

那么分库分表多少合适呢?

经测试在单表1000万条记录一下,写入读取性能是比较好的. 这样在留点buffer,那么单表全是数据字型的保持在800万条记录以下, 有字符型的单表保持在500万以下。

如果按 100库100表来规划,如用户业务:

500万*100*100 = 50000000万 = 5000亿记录。

心里有一个数了，按业务做规划还是比较容易的。

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（编辑：晋中站长网）

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