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

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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