PHP结合MySQL完成千万级数据处理

PHP MySQL栏目讲解如何实现千万级数据处理

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mysql分表思路

    一张一亿的订单表，可以分成五张表，这样每张表就只有两千万数据，分担了原来一张表的压力，分表需要根据某个条件进行分，这里可以根据地区来分表，需要一个中间件来控制到底是去哪张表去找到自己想要的数据。

   中间件：根据主表的自增id作为中间件（什么样的字段适合做中间件？要具备唯一性）

   怎么分发？主表插入之后返回一个id，根据这个id和表的数量进行取模，余数是几就往哪张表中插入数据。

   注意：子表中的id要与主表的id保持一致

   以后只有插入操作会用到主表，修改，删除，读取，均不需要用到主表

redis消息队列

1，什么是消息队列？

消息传播过程中保存消息的容器

2，消息队列产生的历史原因

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消息队列的特点：先进先出

把要执行的sql语句先保存在消息队列中，然后依次按照顺利异步插入的数据库中

应用：新浪，把瞬间的评论先放入消息队列，然后通过定时任务把消息队列里面的sql语句依次插入到数据库中

修改

操作子表进行修改

这样修改有一个问题，主表和子表的数据会出现不一致，如何让主表和字表数据一致？

redis队列保持主表子表数据一致

修改完成后将要修改主表的数据，存入redis队列中

然后linux定时任务（contble）循环执行redis队列中的sql语句，同步更新主表的内容

mysql分布式之分表（查，删）

查询只需要查询子表，不要查询总表

删除，先根据id找到要删除的子表，然后删除，然后往消息队列中压入一条删除总表数据的sql语句

然后执行定时任务删除总表数据

定时任务：

mysql分布式之分库

分库思路

分库原理图：

mysql分布式之分库（增）

注意：操作完一个数据库一定要把数据库连接关闭，不然mysql会以为一直连接的同一个数据库

还是取模确定加载哪个配置文件连接哪个数据库

mysql分布式之分库（改）

原理同新增

mysql分布式之分库（查，删）

原理类似

删除

执行队列

mysql分布式之缓存（memcache）的应用

将数据放入缓存中，节省数据库开销，先去缓存中查，如果有直接取出，如果没有，去数据库查，然后存入缓存中

在编辑信息之后需要删除缓存，不然一直读取的是缓存的数据而不是修改过的数据

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