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mysql纵向扩展怎么样 mysql纵表

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MySQL数据库横向扩展和纵向扩展的区别？哪位大神有MySql架构之类的电子书籍，能发给我一份么？跪谢横向是在表宽度上做优化,将部分表进行折分
纵向是在表数据深度上做优化,将数据进行折分
电脑培训分享mysql服务器架构可扩展性特点服务器架构随着应用场景的不同采用的架构方式也是不一样的 ， 而今天我们就通过案例分析来简单学习一下，在服务器架构中的可扩展性都有哪些特点 。
MySQL的可扩展性
架构的可扩展性往往和并发是息息相关，没有并发的增长，也就没有必要做高可扩展性的架构，这里对可扩展性进行简单介绍一下，常用的扩展手段有以下两种
Scale-up:纵向扩展，通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩，提升服务能力
Scale-out:横向扩展,通过加节点(机器)来实现伸缩，提升服务能力
对于互联网的高并发应用来说，无疑Scaleout才是出路，通过纵向的买更的机器一直是我们所避讳的问题，也不是长久之计 ， 在scaleout的理论下，可扩展性的理想状态是什么?
可扩展性的理想状态
一个服务，当面临更高的并发的时候，能够通过简单增加机器来提升服务支撑的并发度 ， 且增加机器过程中对线上服务无影响(nodowntime)，这就是可扩展性的理想状态!
MySQL架构的演变
MySQL简单网站架构(V1.0)
一个简单的小型网站或者应用背后的架构可以非常简单,数据存储只需要一个mysqlinstance就能满足数据读取和写入需求(这里忽略掉了数据备份的实例) ， 处于这个时间段的网站，一般会把所有的信息存到一个databaseinstance里面 。
在这样的架构下，电脑培训来看看数据存储的瓶颈是什么?
单实例单业务 ， 依然存在V1.0所述瓶颈，遇到瓶颈时可以考虑往本文更高V版本升级,若是读请求导致达到性能瓶颈可以考虑往V3.0升级，其他瓶颈考虑往V4.0升级
mysql数据库的扩展性是什么意思memcached是基于内存的软件 。
首先可以作为提升系统性能的工具 。如果将memcached作为应用系统的cache服务，那么数据库不需要做任何改动 。
其次可以将memcached与mysql整合为数据服务层 。有两种方式 。第一种是将memcached的内存容量作为mysql数据库的二级缓存，以此提升mysql的缓存容量 。第二种是通过msyql的UDF（userdefinedfunction interface）来与memcached进行数据通信，维护和更新memcached中的数据 。应用程序直接通过memcached读取数据 。
第一种情况适用于业务比较特殊，实在难以对数据操作进行切分的场景 。waffle grid就是这样的一个开源项目 。目前仅用于innodb的buffer pool 。在这种情况下 ， memcached中的数据完全由数据库来维护 。
数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql？ 通常来说mysql纵向扩展怎么样，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能 ， 减少Mysql(或其他数据库)的压力 ， 但不是使用Redis，就不用MySQL 。
因为Redis的性能十分优越，可以支持每秒十几万此的读/写操作，并且它还支持持久化、集群部署、分布式、主从同步等，Redis在高并发的场景下数据的安全和一致性，所以它经常用于两个场景：
缓存
判断数据是否适合缓存到Redis中，可以从几个方面考虑： 会经常查询么？命中率如何？写操作多么？数据大?。?
我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中：查询的请求过来 ， 现在Redis中查询，如果查询不到，就查询数据库拿到数据，再放到缓存中，这样第二次相同的查询请求过来，就可以直接在Redis中拿到数据mysql纵向扩展怎么样；不过要注意【缓存穿透】的问题 。
缓存的刷新会比较复杂，通常是修改完数据库之后，还需要对Redis中的数据进行操作；代码很简单，但是需要保证这两步为同一事务，或最终的事务一致性 。
高速读写
常见的就是计数器，比如一篇文章的阅读量 ， 不可能每一次阅读就在数据库里面update一次 。
高并发的场景很适合使用Redis，比如双11秒杀，库存一共就一千件，到了秒杀的时间 ， 通常会在极为短暂的时间内，有数万级的请求达到服务器，如果使用数据库的话，很可能在这一瞬间造成数据库的崩溃 ， 所以通常会使用Redis（秒杀的场景会比较复杂，Redis只是其中之一 ， 例如如果请求超过某个数量的时候 ， 多余的请求就会被限流） 。
这种高并发的场景，是当请求达到服务器的时候 ， 直接在Redis上读写，请求不会访问到数据库；程序会在合适的时间，比如一千件库存都被秒杀，再将数据批量写到数据库中 。
所以通常来说，在必要的时候引入Redis，可以减少MySQL（或其他）数据库的压力，两者不是替代的关系。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解 ， 希望能得到你的关注 。
Redis和MySQL的应用场景是不同的 。
通常来说，没有说用Redis就不用MySQL的这种情况 。
因为Redis是一种非关系型数据库（NoSQL），而MySQL是一种关系型数据库 。
和Redis同类的数据库还有MongoDB和Memchache（其实并没有持久化数据）
那关系型数据库现在常用的一般有MySQL，SQL Server，Oracle 。
我们先来了解一下关系型数据库和非关系型数据库的区别吧 。
1.存储方式
关系型数据库是表格式的，因此存储在表的行和列中 。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便 。而Nosql数据库则与其相反，他是大块的组合在一起 。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构 。
2.存储结构
关系型数据库对应的是结构化数据，数据表都预先定义了结构（列的定义），结构描述了数据的形式和内容 。这一点对数据建模至关重要，虽然预定义结构带来了可靠性和稳定性，但是修改这些数据比较困难 。而Nosql数据库基于动态结构，使用与非结构化数据 。因为Nosql数据库是动态结构 ， 可以很容易适应数据类型和结构的变化 。
3.存储规范
关系型数据库的数据存储为了更高的规范性，把数据分割为最小的关系表以避免重复，获得精简的空间利用 。虽然管理起来很清晰，但是单个操作设计到多张表的时候 ， 数据管理就显得有点麻烦 。而Nosql数据存储在平面数据集中，数据经常可能会重复 。单个数据库很少被分隔开，而是存储成了一个整体，这样整块数据更加便于读写
4.存储扩展
这可能是两者之间最大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提高处理能力，要使用速度更快的计算机 。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及到多个表，需要通过提升计算机性能来克服 。虽然有很大的扩展空间 ， 但是最终会达到纵向扩展的上限 。而Nosql数据库是横向扩展的，它的存储天然就是分布式的，可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载 。
5.查询方式
关系型数据库通过结构化查询语言来操作数据库（就是我们通常说的SQL） 。SQL支持数据库CURD操作的功能非常强大，是业界的标准用法 。而Nosql查询以块为单元操作数据，使用的是非结构化查询语言（UnQl），它是没有标准的 。关系型数据库表中主键的概念对应Nosql中存储文档的ID 。关系型数据库使用预定义优化方式（比如索引）来加快查询操作，而Nosql更简单更精确的数据访问模式 。
6.事务
关系型数据库遵循ACID规则（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql数据库遵循BASE原则（基本可用（Basically Availble）、软/柔性事务（Soft-state ）、最终一致性（Eventual Consistency）） 。由于关系型数据库的数据强一致性，所以对事务的支持很好 。关系型数据库支持对事务原子性细粒度控制 ， 并且易于回滚事务 。而Nosql数据库是在CAP（一致性、可用性、分区容忍度）中任选两项，因为基于节点的分布式系统中，很难全部满足，所以对事务的支持不是很好，虽然也可以使用事务，但是并不是Nosql的闪光点 。
7.性能
关系型数据库为了维护数据的一致性付出了巨大的代价，读写性能比较差 。在面对高并发读写性能非常差，面对海量数据的时候效率非常低 。而Nosql存储的格式都是key-value类型的，并且存储在内存中，非常容易存储，而且对于数据的 一致性是 弱要求 。Nosql无需sql的解析 ， 提高了读写性能 。
8.授权方式
大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵 ， 成本较大（MySQL是开源的，所以应用的场景最多），而Nosql数据库通常都是开源的 。
所以，在实际的应用环境中，我们一般会使用MySQL存储我们的业务过程中的数据，因为这些数据之间的关系比较复杂，我们常常会需要在查询一个表的数据时候，将其他关系表的数据查询出来，例如，查询某个用户的订单，那至少是需要用户表和订单表的数据 。
查询某个商品的销售数据，那可能就会需要用户表，订单表，订单明细表，商品表等等 。
而在这样的使用场景中，我们使用Redis来存储的话，也就是KeyValue形式存储的话，其实并不能满足我们的需要 。
即使Redis的读取效率再高，我们也没法用 。
但 ， 对于某些没有关联少 ， 且需要高频率读写，我们使用Redis就能够很好的提高整个体统的并发能力 。
例如商品的库存信息，我们虽然在MySQL中会有这样的字段，但是我们并不想MySQL的数据库被高频的读写，因为使用这样会导致我的商品表或者库存表IO非常高，从而影响整个体统的效率 。
所以 ， 对于这样的数据 ， 且有没有什么复杂逻辑关系（就只是隶属于SKU）的数据 ， 我们就可以放在Redis里面 ， 下单直接在Redis中减掉库存，这样 ， 我们的订单的并发能力就能够提高了 。
个人觉得应该站出来更正一下，相反的数据量大，更不应该用redis 。
为什么？
因为redis是内存型数据库啊，是放在内存里的 。
设想一下，假如你的电脑100G的资料，都用redis来存储 ， 那么你需要100G以上的内存！
使用场景
Redis最明显的用例之一是将其用作缓存 。只是保存热数据 ， 或者具有过期的cache 。
例如facebook，使用Memcached来作为其会话缓存 。
总之 ， 没有见过哪个大公司数据量大了，换掉mysql用redis的 。
题主你错了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis来优化 。
BAT里越来越多的项目组已经采用了redis MySQL的架构来开发平台工具 。
如题主所说，当数据多的时候，MySQL的查询效率会大打折扣 。我们通常默认如果查询的字段包含索引的话，返回是毫秒级别的 。但是在实际工作中，我曾经遇到过一张包含10个字段的表，1800万 条数据，当某种场景下，我们不得不根据一个未加索引的字段进行精确查询的时候，单条sql语句的执行时长有时能够达到2min以上，就更别提如果用like这种模糊查询的话，其效率将会多么低下 。
我们最开始是希望能够通过增加索引的方式解决，但是面对千万级别的数据量 ， 我们也不敢贸然加索引，因为一旦数据库hang住，期间的所有数据库写入请求都会被放到等待队列中，如果请求是通过http请求发过来的 ， 很有可能导致服务发生分钟级别的超时不响应 。
经过一番调研，最终敲定的解决方案是引入redis作为缓存 。redis具有运行效率高，数据查询速度快，支持多种存储类型以及事务等优势，我们把经常读?。?而不经常改动的数据放入redis中 ， 服务器读取这类数据的时候时候 ， 直接与redis通信，极大的缓解了MySQL的压力 。
然而，我在上面也说了，是redis MySQL结合的方式，而不是替代 。原因就是redis虽然读写很快，但是不适合做数据持久层 ， 主要原因是使用redis做数据落盘是要以效率作为代价的，即每隔制定的时间，redis就要去进行数据备份/落盘，这对于单线程的它来说，势必会因“分心”而影响效率，结果得不偿失 。
楼主你好，首先纠正下 ， 数据多并不是一定就用Redis，Redis归属于NoSQL数据库中，其特点拥有高性能读写数据速度，主要解决业务效率瓶颈 。下面就详细说下Redis的相比MySQL优点 。（ 关于Redis详细了解参见我近期文章： ）
读写异常快
Redis非常快，每秒可执行大约10万次的读写速度 。
丰富的数据类型
Redis支持丰富的数据类型，有二进制字符串、列表、集合、排序集和散列等等 。这使得Redis很容易被用来解决各种问题，因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决 。
原子性
Redis的所有操作都是原子操作 ， 这确保如果两个客户端并发访问，Redis服务器能接收更新的值 。
丰富实用工具支持异机主从复制
Redis支持主从复制的配置，它可以实现主服务器的完全拷贝 。
以上为开发者青睐Redis的主要几个可取之处 。但是，请注意实际生产环境中企业都是结合Redis和MySQL的特定进行不同应用场景的取舍 。如缓存——热数据、计数器、消息队列（与ActiveMQ，RocketMQ等工具类似）、位操作（大数据处理）、分布式锁与单线程机制、最新列表（如新闻列表页面最新的新闻列表）以及排行榜等等 可以看见Redis大显身手的场景 。可是对于严谨的数据准确度和复杂的关系型应用MySQL等关系型数据库依然不可替 。
web应用中一般采用MySQL Redis的方式，web应用每次先访问Redis，如果没有找到数据，才去访问MySQL 。
本质区别
1、mysql：数据放在磁盘redis：数据放在内存 。
首先要知道mysql存储在磁盘里，redis存储在内存里，redis既可以用来做持久存储，也可以做缓存，而目前大多数公司的存储都是mysqlredis，mysql作为主存储，redis作为辅助存储被用作缓存，加快访问读取的速度 ， 提高性能 。
使用场景区别
1、mysql支持sql查询 ， 可以实现一些关联的查询以及统计；
2、redis对内存要求比较高，在有限的条件下不能把所有数据都放在redis；
3、mysql偏向于存数据，redis偏向于快速取数据，但redis查询复杂的表关系时不如mysql，所以可以把热门的数据放redis，mysql存基本数据 。
mysql的运行机制
mysql作为持久化存储的关系型数据库，相对薄弱的地方在于每次请求访问数据库时，都存在着I/O操作，如果反复频繁的访问数据库 。第一：会在反复链接数据库上花费大量时间，从而导致运行效率过慢；第二：反复地访问数据库也会导致数据库的负载过高，那么此时缓存的概念就衍生了出来 。
Redis持久化
由于Redis的数据都存放在内存中，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能 ， 将数据保存到磁盘上，当redis重启后 ， 可以从磁盘中恢复数据 。redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件） 。
redis是放在内存的~！
数据量多少绝对不是选择redis和mysql的准则，因为无论是mysql和redis都可以集群扩展，约束它们的只是硬件(即你有没有那么多钱搭建上千个组成的集群) ， 我个人觉得数据读取的快慢可能是选择的标准之一，另外工作中往往是两者同是使用，因为mysql存储在硬盘，做持久化存储，而redis存储在内存中做缓存提升效率 。
关系型数据库是必不可少的 ， 因为只有关系型数据库才能提供给你各种各样的查询方式 。如果有一系列的数据会频繁的查询，那么就用redis进行非持久化的存储，以供查询使用，是解决并发性能问题的其中一个手段
关系型数据库和非关系型数据库区别？1、数据存储方式不同 。
关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式 。关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中 。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据 。
与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起 。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构 。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素 。
2、扩展方式不同 。
SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上 ， 要支持日益增长的需求当然要扩展 。
要支持更多并发量，SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了 。
因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服 。虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限 。而NoSQL数据库是横向扩展的 。
而非关系型数据存储天然就是分布式的 ， NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载 。
3、对事务性的支持不同 。
如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择 。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务 。
虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作，但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面 。
参考资料来源：百度百科——关系型数据库
参考资料来源：百度百科——非关系型数据库
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