面对大数据量的优化
0. mysql基础
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1. 优化sql和索引
优化sql：
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优化索引：
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2. 选择合适的存储引擎
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3. 加缓存，memcached、redis
4. 主从数据库，读写分离
5. 表分区，用MySQL自带的表分区，但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区。
分区表的坑
6. 垂直拆分，将一个大系统拆分成多个小系统，怎么拆根据模块的耦合度而定，形成分布式系统。
适用场景：主要要看应用类型是否合适这种拆分方式，如系统可以分为，订单系统，商品管理系统，用户管理系统业务系统比较明的，垂直拆分能很好的起到分散数据库压力的作用。
垂直拆分可以将系统拆分，但不一定能解决压力，如果订单系统有2000W条数据，压力还是很大的，所以才需要水平拆分。
7. 水平拆分，针对数据量大的表，拆分成多个小表，也可以将表分别放到不同的server上
参考：
http://blog.csdn.net/iloveyin/article/details/39996831
http://www.zhihu.com/question/19719997