MySQL高可用方案是为保证MySQL系统在出现故障、灾难等异常情况时可以快速恢复并保持高可用性而设计的解决方案。以下是几种常见的MySQL高可用方案：
- 主从复制：将一台MySQL主机的所有数据通过异步复制方式同步到一个或多个从库，当主库出现故障时，手动切换到从库来保证系统可用性；
- 双主复制：实现了两台MySQL主机之间双向同步，不仅能够提供读写负载均衡，还支持故障转移；
- Galera Cluster：基于多主复制技术，通过共享存储或者网络同步的方式，实现多机之间的同步和负载均衡，包括Percona XtraDB Cluster和MariaDB Cluster等系列。
- 共享存储：采用SAN/NAS等共享存储方案，原始数据集中存储在共享存储上，在各节点通过操作系统共享使用，可以实现双机热备；
- DRBD架构：通过操作系统实时数据块复制，实现MySQL的高可用，包括MySQL+DRBD+Heartbeat等典型的架构；
- MySQL Cluster：由多个MySQL节点组成，通过数据的分片与复制实现高可用性和负载均衡。
这些高可用解决方案都可以为MySQL系统提供备份和故障转移等功能，然而不同的业务场景有不同的要求，需要根据自己的业务需求和可承受的成本权衡选择。
主流互联网公司在MySQL高可用方案方面有很多选择，但常见的方案是基于主从复制实现的一主多从模式，同时结合中间件进行读写分离和负载均衡。比如阿里巴巴使用TDDL进行负载均衡，腾讯使用Cobar进行路由和分流，美团使用Mycat进行中间件分库分表，去哪儿网使用Atlas进行集群管理等。此外，像百度、京东、滴滴等公司也都采用了类似的方案并进行优化和改进。
MySQL官方提供了多种高可用解决方案，包括MySQL Replication、MySQL Cluster、InnoDB Cluster等，但并没有针对某一种方案进行直接推荐。MySQL官方的建议是根据业务需求和实际场景选择合适的解决方案，比如Replication适用于读写分离和备份、复制等场景；Cluster适用于需要高伸缩性和数据分区、负载均衡等场景；InnoDB Cluster适用于具有多个节点的复杂架构和实时数据访问等场景。
MySQL Replication是基于主从复制技术实现的。主库将数据变更记录在二进制日志中，并把日志传递给从库，从而使得从库上的数据与主库保持同步。在MySQL Replication中，主库为“Master”，从库为“Slave”，主库可以处理写入操作，从库只能读取并复制主库的数据，不能进行写入操作。
主从复制（Master-Slave Replication）是MySQL数据库常用的高可用解决方案之一。主从复制的原理是主库将数据变更记录在二进制日志中，并把日志传递给从库，从而使得从库上的数据与主库保持同步。在MySQL中，主库为“Master”，从库为“Slave”，主库可以处理写入操作，从库只能读取并复制主库的数据，不能进行写入操作。
主从复制的使用场景主要包括以下几个方面：
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读写分离：通过配置从库来实现读写分离，主库负责写入操作，从库负责读取操作，可以大大提高数据库读取性能。
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数据备份：通过配置从库作为备库，在主库崩溃或数据丢失时可以快速恢复数据。
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分担压力：通过配置多个从库来分担主库的写入压力，提高数据库的负载能力。
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数据分析：通过配置从库来进行数据分析和报表展示等操作，避免对主库造成过大的负担。
需要注意的是，主从复制有可能出现主从不一致的情况，因此在选择使用主从复制时需要根据业务需求和实际情况进行权衡和调整。比如，若采用异步复制，会导致主从复制延迟，从而可能出现数据不一致的情况；而采用同步复制虽然可以保证数据一致性，但会对数据库性能产生影响。
MySQL Cluster是MySQL集群的一种常用技术，适合于分布式计算环境下高冗余高实用版本。它的原理在于对数据库的结构和功能进行了拆分，分成了SQL节点、管理节点和存储节点三块。它是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案，其目的是提供容错性和高性能。数据更新使用读已提交隔离级别(read-committed isolation)来保证所有节点数据的一致性，使用两阶段提交机制(two-phased commit)保证所有节点都有相同的数据。
MySQL Cluster的使用场景主要包括以下几个方面：
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大规模数据存储：MySQL Cluster可以支持海量数据存储和处理，适合于大规模数据存储的场景。
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高可靠性和性能：MySQL Cluster采用分布式节点架构和无共享(shared-nothing)方式，可以提高系统可靠性和性能。
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分布式计算环境：MySQL Cluster可以在分布式计算环境下发挥作用，支持高冗余、高可靠的分布式部署。
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并发处理：MySQL Cluster支持多用户并发处理，并可以提供高速的数据读写操作。
需要注意的是，MySQL Cluster也有一些局限性，比如不支持跨表查询、不支持外键等。因此，使用MySQL Cluster时需要根据具体业务需求进行选择和调整。
即便是MySQL Cluster，当单表数据达到几千万行时，查询性能也会出现瓶颈。但需要注意的是，这并不是一个固定的数字，具体受多个因素影响，如硬件配置、MySQL版本、操作系统、数据库设计等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行测试和优化，并结合其他方案如分库分表等来提高数据库性能。单表支持的数据量和性能是跟多个因素有关的，包括硬件配置、MySQL版本、操作系统、数据库设计等。一般来说，当MySQL单表中数据量达到几千万行时，查询性能就会出现瓶颈，这也是很多人使用分库分表的主要原因之一。
具体来说，当单表中数据量较大时，可能会存在以下问题：
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查询效率变慢：由于需要扫描更多的数据，查询速度会变慢。
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索引失效：当表中有大量数据时，索引的效率会降低，甚至会出现索引失效的情况。
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内存负载过高：在内存比较小的情况下，如果单表数据量过大，可能会导致内存负载过高，从而导致系统性能下降。
因此，当单表数据量较大时，我们通常需要考虑分库分表等方案来优化数据库性能。
MySQL Cluster和主从复制都是MySQL数据库高可用性的解决方案，但实现方式不同。
主从复制是MySQL数据库常用的备份和高可用性方案之一，通过将主库的数据复制到备库中来实现数据备份和故障切换。当主库出现故障时，可以通过手动或自动进行故障切换，将备库提升为新的主库，从而实现数据库的高可用性。
而MySQL Cluster则是一种分布式数据库解决方案，它可以将数据分散存储在多个节点上，可以通过水平扩展来提高系统的性能和可用性。MySQL Cluster还具有自动分区、自动故障检测及恢复、负载均衡等特性，可以支持大规模读写。
总体来说，主从复制适合于读多写少、数据量较小的场景，可以快速备份、恢复数据，而MySQL Cluster则适合于数据量较大、读写负载较高、需要高可用性和高性能的场景。