这些年被 MySQL 坑的遍体鳞伤！！
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2020-10-22 04:32
相信很多程序员对 MySQL 都比较熟悉了，国内大部分互联网公司都选择 MySQL 数据库来支撑自己的业务，当用户量级达到千万级以上后，就需要用到分库分表。
举个例子，
假设某 App 每天活跃用户只有 1 万，每天单表数据量是 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10，这种情况下的系统，1 年经验的初级程序员就可以搞定。
而随着公司的发展和业务量的增加，数据库中的数据量越来越多，当用户量达到 3 亿人次，日活跃达到 2000 万以上，就面临着以下问题：
1. 数据库的存储资源是有限的，其负载能力也是有限的，单表数据量太大，会极大影响你的 SQL 执行的性能；
2. 数据量越多，对数据的增删改查操作的开销也会越来越大，访问性能也变慢了，优化迫在眉睫。
所以当出现如上两种情况时，就要用到分库分表了。
大厂面试中也经常被问到：
MySQL 如何处理海量高并发数据？
分库分表常用的解决方案有哪些呢？
如何发挥 MySQL 的最佳性能呢？
把一张大表分成100张小表然后散到 2 个库，则0-49落在第一个库、50-99 落在第二个库，怎么实现？
如果能把 MySQL 相关知识系统的学习一遍，就好了！
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第 1 天：MySQL 体系架构原理
MySQL 体系架构拆解，深入理解 SQL 执行过程
揭秘常用 MySQL 日志文件类型及作用
熟悉那些绝不能忽视的常用数据文件类型
第 2 天：MySQL 分库分表实战方案
分库分表在拉勾业务系统中的应用
拉勾设计职位信息表时，是如何使用垂直拆分的？
如何使用水平拆分，设计拉勾订单信息表？
千万用户信息下，如何高效拆分用户表？
亿级订单场景下，如何设计订单表方案？
分库分表注意事项：例如事务、跨库表 Join 等问题
第 3 天：MySQL 分库分表编码实战
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Sharding-JDBC 中分库分表、读写分离等必知必会问题
Sharding-JDBC 项目环境搭建 5 个核心过程解析
职位分库业务中 Sharding-JDBC 实际应用方法拆解
避免职位分库业务数据不一致，你必须做对这件事
利用分布式 ID、雪片花等方法，找到避免主键冲突的方法
综合实战（上）：职位数据拆表和分库综合应用
综合实战（下）：订单数据分库分表综合应用
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