mysql缓存优化
增加线程缓存大小
连接管理器线程处理服务器监听的网络接口上的客户端连接请求。连接管理器线程将每个客户端连接烂森与专用于它的线程关联，该线程负责处理该连接的身份验证饥念亩和所有请求处理。因此，线程和当前连接的客户端之间是一对一的比例。确保线程缓存足够大以容纳所有传入请求是非常重要的。
MySQL提供了许多与连接线程相关的服务器变量：
线程缓存大小由thread_cache_size系统变量决定。默认值为0（无缓存），这将导致为每个新连接设置一个线程，并在连接终止时需要处理该线程。如果希望服务器每秒接收数百个连接请求，那么应该将thread_cache_size设高毕置的足够高，以便大多数新连接可以使用缓存线程。可以在服务器启动或运行时设置max_connections的值。
还应该监视缓存中的线程数（Threads_cached）以及创建了多少个线程，因为无法从缓存中获取线程（Threads_created）。关于后者，如果Threads_created继续以每分钟多于几个线程的增加，请考虑增加thread_cache_size的值。
使用MySQL show status命令显示MySQL的变量和状态信息。这里有几个例子：
Monyog线程缓存监测
Monyog提供了一个监控线程缓存的屏幕，名为“线程”。与MySQL线程相关的服务器变量映射到以下Monyog指标：
Monyog线程屏幕还包括“线程缓存命中率”指标。这是一个提示线程缓存命中率的指标。如果值较低，则应该考虑增加线程缓存。在状态栏以百分比形式显示该值；它的值越接近100％越好。
如果这些指标的值等于或超过指定值，则可以将每一个指标配置为发出警告和/或严重警报
⑵ 如何优化mysql写入速
单机MySQL数据库的优化
一、服务器硬件对MySQL性能的影响
①磁盘寻道能力 （磁盘I/O），我们现在上的都是SAS15000转的硬盘。MySQL每秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知。所以，通常认为磁 盘I/O是制约MySQL性能的最大因素之一，对于日均访 问量在100万PV以上的Discuz!论坛，由于磁盘I/O的制约，MySQL的性能会非常低下！解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案： 使用RAID1+0磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，MySQL在RAID-5磁盘阵列上的效率不会像你期待的那样快。
②CPU 对于MySQL应用，推荐使用DELL R710，E5620 @2.40GHz（4 core）* 2 ，我现在比较喜欢DELL R710，也在用其作Linuxakg 虚拟化应用；
③物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说，服务器内存建议不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存，不过内存对于现在的服务器而言可以说是一个可以忽略的问题，工作中遇到高端服务器基本上内存都超过了32G。
我们工作中用得比较多的数据库服务器是HP DL580G5和DELL R710，稳定性和性能都不错；特别是DELL R710，我发现许多同行都是采用它作数据库的服务器，所以重点推荐下。
二、MySQL的线上安装我建议采取编译安装的方法，这样性能上有较大提升，服务器系统我建议用64bit的Centos5.5，源码包的编译参数会默 认以Debgu模式生成二进制代码，而Debug模式给MySQL带来的性能损失是比较大的，所以当我们编译准备安装的产品代码时，一定不要忘记使用“— without-debug”参数禁用Debug模式。而如果把—with-mysqld-ldflags和—with-client-ldflags二 个编译参数设置为—all-static的话，可以告诉编译器以静态方式编译和编译结果代码得到最高的性能。使用静态编译和使用动态编译的代码相比，性能 差距可能会达到5%至10%之多。我参考了简朝阳先生的编译参数，特列如下，供大家参考
./configure –prefix=/usr/local/mysql –without-debug –without-bench –enable-thread-safe-client –enable-assembler –enable-profiling –with-mysqld-ldflags=-all-static –with-client-ldflags=-all-static –with-charset=latin1 –with-extra-charset=utf8,gbk –with-innodb –with-csv-storage-engine –with-federated-storage-engine –with-mysqld-user=mysql –without-我是怎么了ded-server –with-server-suffix=-community –with-unix-socket-path=/usr/local/mysql/sock/mysql.sock
三、MySQL自身因素当解决了上述服务器硬件制约因素后，让我们看看MySQL自身的优化是如何操作的。对 MySQL自身的优化主要是对其配置文件my.cnf中的各项参数进行优化调整。下面介绍一些对性能影响较大的参数。
下面，根据以上硬件配置结合一份已经优化好的my.cnf进行说明：
#vim /etc/my.cnf
以下只列出my.cnf文件中[mysqld]段落中的内容，其他段落内容对MySQL运行性能影响甚微，因而姑且忽略。
[mysqld]
port = 3306
serverid = 1
socket = /tmp/mysql.sock
skip-locking
#避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。
skip-name-resolve
#禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求！
back_log = 384
#back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。 如果系统在一个短时间内有很多连接，则需要增大该参数的值，该参数值指定到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。不同的操作系统在这个队列大小上有它自 己的限制。 试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。默认值为50。对于Linux系统推荐设置为小于512的整数。
key_buffer_size = 384M
#key_buffer_size指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好的索引处理性能。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低！
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 614K
sort_buffer_size = 6M
#查询排序时所能使用的缓冲区大小。注意：该参数对应的分配内存是每连接独占，如果有100个连接，那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 ＝ 600MB。所以，对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M。
read_buffer_size = 4M
#读查询操作所能使用的缓冲区大小。和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
join_buffer_size = 8M
#联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
myisam_sort_buffer_size = 64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M
#指定MySQL查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察，如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不 够 的情况；如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，如果该值较小反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓 冲；Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多。
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
#指定MySQL允许的最大连接进程数。如果在访问论坛时经常出现Too Many Connections的错误提 示，则需要增大该参数值。
max_connect_errors = 1000
wait_timeout = 10
#指定一个请求的最大连接时间，对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。
thread_concurrency = 8
#该参数取值为服务器逻辑CPU数量*2，在本例中，服务器有2颗物理CPU，而每颗物理CPU又支持H.T超线程，所以实际取值为4*2=8；这个目前也是双四核主流服务器配置。
skip-networking
#开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式，如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项！否则将无法正常连接！
table_cache=1024
#物理内存越大，设置就越大。默认为2402,调到512-1024最佳
innodb_additional_mem_pool_size=4M
#默认为2M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
#设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存，默认为1
innodb_log_buffer_size=2M
#默认为1M
innodb_thread_concurrency=8
#你的服务器CPU有几个就设置为几，建议用默认一般为8
key_buffer_size=256M
#默认为218，调到128最佳
tmp_table_size=64M
#默认为16M，调到64-256最挂
read_buffer_size=4M
#默认为64K
read_rnd_buffer_size=16M
#默认为256K
sort_buffer_size=32M
#默认为256K
thread_cache_size=120
#默认为60
query_cache_size=32M
※值得注意的是：
很多情况需要具体情况具体分析
一、如果Key_reads太大，则应该把my.cnf中Key_buffer_size变大，保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上，越小越好。
二、如果Qcache_lowmem_prunes很大，就要增加Query_cache_size的值。
很多时候我们发现，通过参数设置进行性能优化所带来的性能提升，可能并不如许多人想象的那样产生质的飞跃，除非是之前的设置存在严重不合理的情况。我们 不能将性能调优完全依托于通过DBA在数据库上线后进行的参数调整，而应该在系统设计和开发阶段就尽可能减少性能问题。
【51CTO独家特稿】如果单MySQL的优化始终还是顶不住压力时，这个时候我们就必须考虑MySQL的高可用架构（很多同学也爱说成是MySQL集群）了，目前可行的方案有：
一、MySQL Cluster
优势：可用性非常高，性能非常好。每份数据至少可在不同主机存一份拷贝，且冗余数据拷贝实时同步。但它的维护非常复杂，存在部分Bug，目前还不适合比较核心的线上系统，所以这个我不推荐。
二、DRBD磁盘网络镜像方案
优势：软件功能强大，数据可在底层快设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。IO操作保持顺序，可满足数据库对数据一致 性的苛刻要求。但非分布式文件系统环境无法支持镜像数据同时可见，性能和可靠性两者相互矛盾，无法适用于性能和可靠性要求都比较苛刻的环境，维护成本高于 MySQL Replication。另外，DRBD也是官方推荐的可用于MySQL高可用方案之一，所以这个大家可根据实际环境来考虑是否部署。
三、MySQL Replication
在实际应用场景中，MySQL Replication是使用最为广泛的一种提高系统扩展性的设计手段。众多的MySQL使用者通过Replication功能提升系统的扩展性后，通过 简单的增加价格低廉的硬件设备成倍 甚至成数量级地提高了原有系统的性能，是广大MySQL中低端使用者非常喜欢的功能之一，也是许多MySQL使用者选择MySQL最为重要的原因。
比较常规的MySQL Replication架构也有好几种，这里分别简单说明下
MySQL Replication架构一：常规复制架构--Master-slaves，是由一个Master复制到一个或多个Salve的架构模式，主要用于读压力大的应用数据库端廉价扩展解决方案，读写分离，Master主要负责写方面的压力。
MySQL Replication架构二：级联复制架构，即Master-Slaves-Slaves,这个也是为了防止Slaves的读压力过大，而配置一层二级 Slaves，很容易解决Master端因为附属slave太多而成为瓶劲的风险。
MySQL Replication架构三：Dual Master与级联复制结合架构，即Master-Master-Slaves，最大的好处是既可以避免主Master的写操作受到Slave集群的复制带来的影响，而且保证了主Master的单点故障。
以上就是比较常见的MySQL replication架构方案，大家可根据自己公司的具体环境来设计 ，Mysql 负载均衡可考虑用LVS或Haproxy来做，高可用HA软件我推荐Heartbeat。
MySQL Replication的不足：如果Master主机硬件故障无法恢复，则可能造成部分未传送到slave端的数据丢失。所以大家应该根据自己目前的网络 规划，选择自己合理的Mysql架构方案，跟自己的MySQL DBA和程序员多沟涌，多备份（备份我至少会做到本地和异地双备份），多测试，数据的事是最大的事，出不得半点差错，切记切记。
⑶ MySQL数据库优化（七）
为了能最小化磁盘I/O MyISAM 存储引擎采用了很多数据库系统使用的一种策略 它采用一种机制将最经常访问的表保存在内存区块中
对索引区块来说 它维护着一个叫索引缓存(索引缓冲)的结构体 这个结构体中放着许多那些最常使用的索引区块的缓冲区块 对数据区块来说 MySQL没有使用特定的缓存 它依靠操作系统的本地文件系统缓存本章首先描述了 MyISAM 索引缓存的基本操作 然后讨论在MySQL 中所做的改进 它提高了索引缓存性能 同时能更好地控制缓存操作
线程之间不再是串行地访问索引缓存 多个线程可以并行地访问索引缓存 可以设置多个索引缓存 同时也能指定数据表索引到特定的缓存中索引缓存机制对 ISAM 表同样适用 不过 这种有效性正在减弱 自从MySQL 开始 MyISAM 表类型引进之后 ISAM 就不再建议使用了 MySQL 更是延续了这个趋势 ISAM 类型默认被禁用了
可以通过系统变量 key_buffer_size 来控制索引缓存区块的大小 如果这个值大小为 那么就不使用缓存 当这个值小得于不足以分配区块缓冲的最小数量( )时 也不会使用缓存
当索引缓存无法操作时 索引文件就只通过操作系统提供的本地文件系统缓冲来访问(换言之 表索引区块采用的访问策略和数据区块的一致)
一个索引区块在 MyISAM 索引文件中数纯升是一个连续访问的单元 通常这个索引区块的大小和B树索引节点大小一样薯老(索引在磁盘中是以B树结构来表示的 这个树的底部时叶子节点 叶子节点之上则是非叶子节点)
在索引缓存结构中所有的区块大小都是一样的 这个值可能等于 大于 或小于表的索引区块大小 通常这两个值是不一样的
当必须访问来自任何表的索引区块时 服务器首先检查在索引缓存中是否有可用的缓冲区块 如果有 服务器就访问缓存中的数据 而非磁盘 就是说 它直接存取缓存 而不是存取磁盘 否则 服务器选择一个(多个)包含其它不同表索引区块的缓存缓冲区块 将它的内容替换成请求表的索引区块的拷贝 一旦新的索引区块在缓存中了 索引数据就可以存取了
当发生被选中要替换的区块内容修改了的情况时 这个区块就被认为 脏 了 那么 在替换之前 它的内容就必须先刷新到它指向的标索引
通常服务器遵循LRU(最近最少使用)策略 当要选择替换的区块时 它选择最近最少使用的索引区块 为了想要让选择变得更容易 索引缓存模块会维护一个包含所有使用区块特别的队列(LRU链) 当一个区块被访问了 就把它放到队列的最后位置 当区块要被替换时 在队列开始位置的区块就是最近最少使用的 它就是第一候选删除对象
共享访问索引缓存
在MySQL 以前 访问索引缓存是串行的 两个线程不能并行地访问索引缓存缓冲 服务器处理一个访问索引区块的请求只能等它之前的请求处理完 结果 新的请求所需的索引区块就不在任何索引缓存环冲区块中 因为其他线程把包含这个索引区块的缓冲给更新了
从MySQL 开始 服务器支持共享方式访问索引缓存
没有正在被更新的缓冲可以被多个线程访问
缓冲正被更新时 需要使用这个缓冲的线程只能等到更新完成之后
多个线程可以初始化需要替换缓存区块的请求 只要它们不干扰别的线程(也就是 它们请求不同的索引区块 因此不同的缓存区块被替换)
共享方式访问索引缓存令服务器明显改善了吞吐量
多重索引缓存
共享访问索引缓存改善了性能 却不能完全消裤尺除线程间的冲突 它们仍然争抢控制管理存取索引缓存缓冲的结构 为了更进一步减少索引缓存存取冲突 MySQL 提供了多重索引缓存特性 这能将不同的表索引指定到不同的索引缓存
当有多个索引缓存 服务器在处理指定的 MyISAM 表查询时必须知道该使用哪个 默认地 所有的 MyISAM 表索引都缓存在默认的索引缓存中 想要指定到特定的缓存中 可以使用 CACHE INDEX 语句
如下语句所示 指定表的索 t t 和 t 引缓存到名为 hot_cache 的缓存中
mysql>CACHEINDEXt t t INhot_cache; + + + + + |Table|Op|Msg_type|Msg_text| + + + + + |test t |assign_to_keycache|status|OK| |test t |assign_to_keycache|status|OK| |test t |assign_to_keycache|status|OK| + + + + +
注意 如果服务器编译支持存 ISAM 储引擎了 那么 ISAM 表也使用索引缓存机制 不过 ISAM 表索引只能使用默认的索引缓存而不能自定义
CACHE INDEX 语句中用到的索引缓存是根据用 SET GLOBAL 语句的参数设定的值或者服务器启动参数指定的值创建的 如下 mysql> SET GLOBAL keycache key_buffer_size= * ;想要删除索引缓存 只需设置它的大小为 mysql> SET GLOBAL keycache key_buffer_size= ;索引缓存变量是一个结构体变量 由名字和组件构成 例如 keycache key_buffer_size keycache 就是缓存名 key_buffer_size 是缓存组件 默认地 表索引在服务器启动时指定到主(默认的)索引缓存中 当一个索引缓存被删掉后 指定到这个缓存的所有索引都被重新指向到了默认索引缓存中去 对一个繁忙的系统来说 我们建议以下三条策略来使用索引缓存 热缓存占用 %的总缓存空间 用于繁重搜索但很少更新的表 冷缓存占用 %的总缓存空间 用于中等强度更新的表 如临时表 冷缓存占用 %的总缓存空间 作为默认的缓存 用于所有其他表 使用三个缓存的一个原因是好处在于 存取一个缓存结构时不会阻止对其他缓存的访问 访问一个表索引的查询不会跟指定到其他缓存的查询竞争 性能提高还表现在以下几点原因 热缓存只用于检索记录 因此它的内容总是不需要变化 所以 无论什么时候一个索引区块需要从磁盘中引入 被选中要替换的缓存区块的内容总是要先被刷新 索引被指向热缓存中后 如果没有需要扫描全部索引的查询 那么对应到B树中非叶子节点的索引区块极可能还保留在缓存中 在临时表里必须频繁执行一个更新操作是相当快的 如果要被更新的节点已经在缓存中了 它无需先从磁盘中读取出来 当临时表的索引大小和冷缓存大小一样时 那么在需要更新一个节点时它已经在缓存中存在的几率是相当高的
中点插入策略
默认地 MySQL 的索引缓存管理系统采用LRU策略来选择要被清除的缓存区块 不过它也支持更完善的方法 叫做 中点插入策略
使用中点插入策略时 LRU链就被分割成两半 一个热子链 一个温子链 两半分割的点不是固定的 不过缓存管理系统会注意不让温子链部分 太短 总是至少包括全部缓存区块的 key_cache_division_limit 比率 key_cache_division_limit 是缓存结构体变量的组件部分 因此它是每个缓存都可以设置这个参数值
当一个索引区块从表中读入缓存时 它首先放在温子链的末尾 当达到一定的点击率(访问这个区块)后 它就提升到热子链中去 目前 要提升一个区块的点击率( )对每个区块来说都是一样的 将来 我们会让点击率依靠B树中对应的索引区块节点的级别 包含非叶子节点的索引区块所要求的提升点击率就低一点 包含叶子节点的B索引树的区块的值就高点
提升起来的区块首先放在热子链的末尾 这个区块在热子链内一直循环 如果这个区块在该子链开头位置停留时间足够长了 它就会被降级回温子链 这个时间是由索引缓存结构体变量的组件 key_cache_age_threshold 值来决定的
这个阀值是这么描述的 一个索引缓存包含了 N 个区块 热子链开头的区块在低于 N*key_cache_age_threshold/ 次访问后就被移动到温子链的开头位置 它又首先成为被删除的候选对象 因为要被替换的区块还是从温子链的开头位置开始的
中点插入策略就能在缓存中总能保持更有价值的区块 如果更喜欢采用LRU策略 只需让 key_cache_division_limit 的值低于默认值
中点插入策略能帮助改善在执行需要有效扫描索引 它会将所有对应到B树中高级别的有价值的节点推出的查询时的性能 为了避免这样 就必须设定 key_cache_division_limit 远远低于 以采用中点插入策略 则在扫描索引操作时那些有价值的频繁点击的节点就会保留在热子链中了
索引预载入
如果索引缓存中有足够的区块用来保存全部索引 或者至少足够保存全部非叶子节点 那么在使用前就载入索引缓存就很有意义了 将索引区块以十分有效的方法预载入索引缓存缓冲 从磁盘中顺序地读取索引区块
没有预载入 查询所需的索引区块仍然需要被放到缓存中去 虽然索引区块要保留在缓存中 因为有足够的缓冲 它们可以从磁盘中随机读取到 而非顺序地
想要预载入缓存 可以使用 LOAD INDEX INTO CACHE 语句 如下语句预载入了表 t 和 t 的索引节点(区块)
mysql>LOADINDEXINTOCACHEt t IGNORELEAVES; + + + + + |Table|Op|Msg_type|Msg_text| + + + + + |test t |preload_keys|status|OK| |test t |preload_keys|status|OK| + + + + +
增加修饰语 IGNORE LEAVES 就只预载入非叶子节点的索引区块 因此 上述语句加载了 t 的全部索引区块 但是只加载 t 的非叶子节点区块
如果使用 CACHE INDEX 语句将索引指向一个索引缓存 将索引区块预先放到那个缓存中去 否则 索引区块只会加载到默认的缓存中去
索引缓存大小
MySQL 引进了对每个索引缓存的新变量 key_cache_block_size 这个变量可以指定每个索引缓存的区块大小 用它就可以来调整索引文件I/O操作的性能
当读缓冲的大小和本地操作系统的I/O缓冲大小一样时 就达到了I/O操作的最高性能了 但是设置索引节点的大小和I/O缓冲大小一样未必能达到最好的总体性能 读比较大的叶子节点时 服务器会读进来很多不必要的数据 这大大阻碍了读其他叶子节点
目前 还不能控制数据表的索引区块大小 这个大小在服务器创建索引文件 ` MYI 时已经设定好了 它根据数据表的索引大小的定义而定 在很多时候 它设置成和I/O缓冲大小一样 在将来 可以改变它的值 并且会全面采用变量 key_cache_block_size
重建索引缓存
索引缓存可以通过修改其参数值在任何时候重建它 例如
mysql>SETGLOBALcold_cache key_buffer_size= * * ;
如果设定索引缓存的结构体变量组件变量 key_buffer_size 或 key_cache_block_size 任何一个的值和它当前的值不一样 服务器就会清空原来的缓存 在新的变量值基础上重建缓存 如果缓存中有任何的 脏 索引块 服务器会先把它们保存起来然后才重建缓存 重新设定其他的索引缓存变量并不会重建缓存
lishixin/Article/program/Oracle/201311/16615
⑷ mysql数据库中，数据量很大的表，有什么优化方案么
个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。
单表优化
单表优化可以从这几个角度出发：
表分区：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分区表需要在建表的需要加上分区参数，用户需要在建表的时候加上分区参数；分区表底层由多个物理子表组成，但是对于代码来说，分区表是透明的；SQL中的条件中最好能带上分区条件的列，这样可以定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区。
读写分离：最常用的樱桐优化手段，写主库读从库；
增加缓存：主要的思想就是减少对数据库的访问，缓存可以在整个架构中的很多地方，比如：数据库本身有就缓存，客户端缓存，数据库访问层对SQL语句的缓存，应用程序内的缓存，第三方缓存（如Redis等）；
字段设计：单表不要有太多字段；VARCHAR的长度尽量只分配真正需要的空间；尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME；避免使用NULL，可以通过设置默认值解决。
索引优化：索引不是越多越好，针对性地建立索引，索引会加速查询，但是对新增、修改、删除会造成一定的影响；值域很少的字段不适合建索引；尽量不用UNIQUE，不要设置外键，由程序保证；
SQL优化：尽量使用索引，也要保证不要因为错误的写法导致索引失效；比如：避免前导模糊查询，避免隐式转换，避免等号左边做函数运算，in中的元素不宜过多等等；
NoSQL：有一些场景，可以抛弃MySQL等关系型数据库，拥抱NoSQL；比如：统计类、日志类、弱结构化的数据；事务要求低的场景。
表拆分
数据量进一步增大的时候，就不得不考虑表拆分的问题了：
垂直拆分：垂直拆分的意思就是把一个字段较多的表，拆分成多个字段较少的表；上文中也说过单表的字段不宜过多，如果初期的表结构设计的就很好，就不会有垂直拆分的问题了；一般来说，MySQL单表的字段最好不要超过二三十个。
水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以明颂裂IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。水平拆分优点很明显，可以利用多台数据库服务器的资源，提高了系统的负载能力；缺点是逻辑会变得复杂，跨节点的数据关联性能差，维护难度大（特别是扩容的时候）。
希望我的回答，能够帮助到你！我将持续分享Java开发、架构激闭设计、程序员职业发展等方面的见解。