1. 建立恰当的索引
最简单的是建立索引 ， 索引在表数据比较大的时候，起到快速检索数据的作用，但是成本也是有的 。首先，占用了一定的磁盘空间，其中组合索引最突出，使用需要谨慎，它产生的索引甚至会比源数据更大 。其次 ， 建立索引之后的数据insert/update/delete等操作，因为需要更新原来的索引，耗时会增加 。当然，实际上我们的系统从总体来说，是以select查询操作居多，因此，索引的使用仍然对系统性能有大幅提升的作用 。
2. 数据库连接线程池缓存
如果，每一个数据库操作请求都需要创建和销毁连接的话，对数据库来说 ， 无疑也是一种巨大的开销 。为了减少这类型的开销 ， 可以在MySQL中配置thread_cache_size来表示保留多少线程用于复用 。线程不够的时候，再创建 ， 空闲过多的时候，则销毁 。
其实 ， 还有更为激进一点的做法，使用pconnect（数据库长连接），线程一旦创建在很长时间内都保持着 。但是，在访问量比较大，机器比较多的情况下，这种用法很可能会导致“数据库连接数耗尽”，因为建立连接并不回收，最终达到数据库的max_connections（最大连接数） 。因此，长连接的用法通常需要在CGI和MySQL之间实现一个“连接池”服务 ， 控制CGI机器“盲目”创建连接数 。
建立数据库连接池服务，有很多实现的方式，PHP的话，我推荐使用swoole（PHP的一个网络通讯拓展）来实现 。
3. Innodb缓存设置（innodb_buffer_pool_size）
innodb_buffer_pool_size这是个用来保存索引和数据的内存缓存区 ， 如果机器是MySQL独占的机器，一般推荐为机器物理内存的80% 。在取表数据的场景中 ， 它可以减少磁盘IO 。一般来说，这个值设置越大，cache命中率会越高 。
4. 分库/分表/分区 。
MySQL数据库表一般承受数据量在百万级别，再往上增长 ， 各项性能将会出现大幅度下降，因此，当我们预见数据量会超过这个量级的时候，建议进行分库/分表/分区等操作 。最好的做法 ， 是服务在搭建之初就设计为分库分表的存储模式，从根本上杜绝中后期的风险 。不过，会牺牲一些便利性，例如列表式的查询，同时，也增加了维护的复杂度 。不过，到了数据量千万级别或者以上的时候，我们会发现，它们都是值得的 。
二、 MySQL数据库多台服务搭建
1台MySQL机器，实际上是高风险的单点 ， 因为如果它挂了，我们Web服务就不可用了 。而且，随着Web系统访问量继续增加，终于有一天 ， 我们发现1台MySQL服务器无法支撑下去，我们开始需要使用更多的MySQL机器 。当引入多台MySQL机器的时候，很多新的问题又将产生 。
1. 建立MySQL主从，从库作为备份
这种做法纯粹为了解决“单点故障”的问题，在主库出故障的时候，切换到从库 。不过，这种做法实际上有点浪费资源，因为从库实际上被闲着了 。
2. MySQL读写分离 ， 主库写，从库读 。
两台数据库做读写分离，主库负责写入类的操作，从库负责读的操作 。并且，如果主库发生故障，仍然不影响读的操作，同时也可以将全部读写都临时切换到从库中（需要注意流量，可能会因为流量过大，把从库也拖垮） 。
3. 主主互备 。
两台MySQL之间互为彼此的从库，同时又是主库 。这种方案，既做到了访问量的压力分流 ， 同时也解决了“单点故障”问题 。任何一台故障 ， 都还有另外一套可供使用的服务 。
不过，这种方案，只能用在两台机器的场景 。如果业务拓展还是很快的话，可以选择将业务分离，建立多个主主互备 。
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