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MySQL：高并发情况下，数据库该如何设计？( 二 )

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这就是所谓的分库分表，为啥要分库分表？你明白了吧 。

MySQL：高并发情况下，数据库该如何设计？

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你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
水平拆分的意思，就是把一个表的数据给弄到多个库的多个表里去，但是每个库的表结构都一样，只不过每个库表放的数据是不同的，所有库表的数据加起来就是全部数据 。水平拆分的意义，就是将数据均匀放在更多的库里，然后用多个库来扛更高的并发，还有就是用多个库的存储容量来进行扩容 。
MySQL：高并发情况下，数据库该如何设计？

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垂直拆分的意思，就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表，或者是多个库上去 。每个库表的结构都不一样，每个库表都包含部分字段 。一般来说，会将较少的访问频率很高的字段放到一个表里去，然后将较多的访问频率很低的字段放到另外一个表里去 。因为数据库是有缓存的，你访问频率高的行字段越少，就可以在缓存里缓存更多的行，性能就越好 。这个一般在表层面上做得较多一些 。
MySQL：高并发情况下，数据库该如何设计？

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还有表层面的拆分，就是分表，将一个表变成N个表，就是让每个表的数据量控制在一定范围内，保证SQL 的性能 。否则单表数据量越大，SQL性能就越差 。一般是200万行左右，不要太多，但是也得看具体你怎么操作，也可能是500万，或者是100万 。你的SQL越复杂，就最好让单表行数越少 。
涉及高并发系统，我该怎么办？如果不想只是单纯地做个底层CRUD的搬砖程序员，那么对于高并发系统设计这一类的问题，你必须得掌握！不用慌，小编整理了46问，贯穿整个高并发系统设计的问题，涉及：基础、数据库、缓存、消息队列、分布式、维护、实战操练等7个部分的内容（并将每一问的答案解析整理完整） 。
MySQL：高并发情况下，数据库该如何设计？

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  1. 为什么要学习高并发系统设计？
  2. 高并发系统：它的通用设计方法是什么
  3. 架构分层：我们为什么一定要这么做
  4. 系统设计目标（一）：如何提升系统性能
  5. 系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用
  6. 系统设计目标（三）：如何让系统易于扩展
  7. 面试现场第一期：当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗？
  8. 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？
  9. 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离
  10. 数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表
  11. 发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯─性？
  12. NoSQL：在高并发场景下，数据库和 NoSQL 如何做到互补？
  13. 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？
  14. 缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？
  15. 缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？
  16. 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？
  17. CDN：静态资源如何加速？
  18. 数据的迁移应该如何做？
  19. 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？
  20. 消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？
  21. 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？
  22. 面试现场第二期：当问到项目经验时，面试官究竟想要了解什么
  23. 从“心”出发，我还有无数个可能
  24. 高并发系统设计期中测试题目解析
  25. 系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？
  26. 微服务架构：微服务化后系统架构要如何改造？
  27. RPC框架：10万 Q P S 下如何实现毫秒级的服务调用？
  28. 注册中心：分布式系统如何寻址？
  29. 分布式Trace :横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？
  30. 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？
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  33. Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？
  34. 给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？
  35. 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？
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  37. 配置管理：成千上万的配置项要如何管理？
  38. 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？
  39. 流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？


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