一、第一代：单机版的MySQL
1、静态网页，动态交互类型的网站不多。
2、架构：APP---->DAL---->MySQL Instance
3、数据存储的瓶颈：
（1）数据量总大小超过机器的内存
（2）数据的索引和数据量的大小超过机器的内存
（3）访问量（读写混合）超过一个实例承受的范围
二、Memcached（缓存）+MySQL+垂直拆分
1、随着访问量的上升，使用MySQL架构的网站会出现性能问题。web程序不能只关注功能的实现，还要追求性能，于是使用缓存技术来缓解数据库的压力。如果频繁查询的是一些常用的数据，那么可以把数据放在缓存中，减轻数据库被访问的压力。
2、架构：APP---->DAL---->Cache---->（MySQL Instance1，MySQL Instance2，MySQL Instance3 ...）
3、一个MySQL数据库装不下数据，那么通过多个MySQL实例来分担数据。
三、MySQL主从复制，读写分离
1、为了提高数据库容灾能力，主库插入一条数据，从库也会相应的新增数据。
2、随着数据库的写入压力增加，Memcahed只能缓解数据库的读取压力，读写集中于一个数据库会让数据库不堪重负。
3、于是采用主从复制技术来达到读写分离，比如多个MySQL数据库，主库（master）一个用来写，从库（slave）多个用来读，即master-slave模式。
4、架构： APP---->DAL---->Cache---->MySQL Master---->（MySQL Slave1，MySQL Slave2 ...）。
四、分表分库+水平拆分+mysql集群
1、在Memcahed的高速缓存、MySQL主从复制和读写分离的基础上，这时MySQL主库的写压力出现瓶颈。
2、于是流行使用分表分库来缓解写压力和数据量增长的扩展问题。
3、分库是指：尽量做到低耦合，与业务高度相关的、频繁的、活跃的数据放在一个库，低相关的放在另一个库。分表是指把海量的数据分开来写入。
4、多个MySQL主从构成MySQL-Cluster集群。架构：APP---->DAL---->Cache---->（（MySQL M1 ，MySQL S11，MySQL S21 ...），（MySQL M 2，MySQL S21，MySQL S22 ...）... ）。
五、NoSQL数据库（Not Only SQL）
1、NoSQL数据库泛指非关系数据库，NoSQL数据库的产生是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括大规模数据的存储。
2、NoSQL数据库中的数据进行存储时不需要固定的模式，去掉了关系，无需多余操作就可以横向扩展。
3、MySQL等关系型数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的web2.0纯动态网站显得力不从心，促成了NoSQL数据库的发展。