（100分愿闻其详）MySQL如何做到高并发、高可用性、高性能

Question

多个线程在跑，同时进行查询、添加、删除操作。查询的表数据量可能百万千万级别，查询的条件字段已加了索引（是主键之一）。查询后，插入数据到另外数据库的表中。然后删除原来查询的库表的数据。不要问我为什么要查了，后来又删除掉。这是业务需要。问题是多个线程在跑这些操作。所以只能用InnoDB引擎。目前只有一个数据库服务器，没有配master,slave数据库，也没有弄集群、负载均衡。因为对这些很陌生。短时间内研究不透。不知道到底该从哪些方面来做到数据库高可用性高并发。望DBA高手指教几番。最好给出方案的具体实施步骤与方法。比较急，这个问题。

Answer 1

楼主想要高可用性的话,没有这些架构的话,可用性不高;
要是我接这种需求的话,master,slave是必须的;可以通过replication架构来实现读写分离;这些就可以减轻单台服务器的压力;也增加了一些可用性;
要是就单台数据库而言的话,服务器硬件方面的话,不用说,一定要很强! 也只能优化查询了,因为这些操作中只有查询是最费的,用innodb 也是必须的,因为放到事务里进行,可以保证数据的一致性;
只能回答这么多我个人的想法,楼下的继续 

Answer 2

不使用 集群、负载均衡，主从，代理很难用一台MYSQL来实现高并发。
除非你增加CPU，加大内存，使用调整储存。
优化数据库结构，添加索引。

Answer 3

巧妇难为无米....
一台mysql搞并发，确实有些困难。

Answer 4

我想一台物理机，在软件上做高并发，比如安装两个MYSQL。我们这是小项目。硬件什么的不会增加和改进了。我们的机器还行吧。
主要是对架设高并发不知道从哪些方面做，主从是从物理的角度说的吗？我以为一台物理机上也可以做呢
另外MYSQL的集群，一台物理机能做吧

Answer 5

安装2个mysql,也没用.他们使用同一个物理机器,cpu,内存也只是一台的而已.集群的话更做不了..除非你开虚拟机.

Answer 6

一台机那算什么集群？更谈不上什么高并发了，你的CPU和内存都是有限的。
安装两个MYSQL  --装的越多越慢

Answer 7

一台机玩不出什么，虽然你可以在一台机上安装多个虚拟机。以实现主从，CLUSTER等。
但首先要理解一下，是什么制约了高并发！网络吞吐，磁盘IO，CPU占用，内存限制，等等。  对计算机来说根本没有什么“并发”， 所谓的并发 只不过是在微小的时间片内利用多个资源的流水线完成多个作业，

Answer 8

如果不相加机器，可以看看下面的能不能用：innodb，容易死锁，特别是有事务的情况下；简单地，不要有连表查询；不能分表的情况下，可以分离内容，所有长字段应分离出去！将表简化为少结果集,少传输,不需重排序,不需分组,二进制字段,使用索引没有事务的情况下，可以不用inno表!如果可以缓存时，尽量用缓存;如果写入过频且不需读；可以单写别的库。

Answer 9

mysql的集群、主从等等的主要原理，是用多个廉价的pc机器，来分担海量数据。而不是多个mysql软件来分担。
所以集群中，一台pc机器一个mysql软件，你明白了吗？就是要买很多台机器，来配置集群。

Answer 10

扫描全表的需求，解决方案有2个：
软件上：改业务应用，扯分表，表越小越好。然后应用上要做动态sql，实现不同模块连接不同的表。硬件上：多买机器，搞集群，将不同模块的数据放在不同的机器上，这样实现了效率的提升。

Answer 11

http://topic.csdn.net/u/20100811/18/7666b182-3936-446d-a4e1-2d92bd374d61.html?38233
学习下;

Answer 12

呵呵，建表语句，很简单啊，一份sql，create table t1（c1, c2, ...）;
然后可以copy很多次啊，create table t2(c1,c2,c3,.....);这个简单的表名替换，程序也是可以做的，很easy的。

Answer 13

RncFunction RAB.SuccEstabCSNoQueuing.sum =  sum(UtranCell_R1_07_01.UC1665_1) + sum(UtranCell_R1_07_01.UC1665_2) + sum(UtranCell_R1_07_01.UC1665_3)
UtranCell HHO.FailHhoInterFreq.sum =  UtranCell_R1_07_01.UC182_0 + UtranCell_R1_07_01.UC182_1 + UtranCell_R1_07_01.UC183_0 + UtranCell_R1_07_01.UC183_1
UtranCell HHO.AttHhoInterFreq =  UtranCell_R1_07_01.UC180_0 + UtranCell_R1_07_01.UC180_1 + UtranCell_R1_07_01.UC178_0 + UtranCell_R1_07_01.UC178_1
RncFunction IRATHO.FailOutCS.sum =  sum(UtranCell_R1_07_01.UC160_0) + sum(UtranCell_R1_07_01.UC160_1) + sum(UtranCell_R1_07_01.UC160_2)
RncFunction RLC.CSTraffic.sum =  (sum(UtranCell_R1_07_01.UC2667_Avg) + sum(NeighbouringRnc_R1_07_01.UC2668_Avg)) * (1+(sum(UtranCell_R1_07_01.UC1566_3) + sum(UtranCell_R1_07_01.UC1567_3)) / (sum(UtranCell_R1_07_01.UC1566_2) + sum(UtranCell_R1_07_01.UC1567_2)))
RncFunction PAGING.AttPagingType1 =  RncFunction_R1_07_01.UC801_0 + RncFunction_R1_07_01.UC801_1 + RncFunction_R1_07_01.UC801_2 + RncFunction_R1_07_01.UC801_3
上面是公式文件的一小撮。=左边，RncFunction就代表RncFunction表，UtranCell就代表UtranCell表。
表名后面是它的字段。=右边是此字段的值等于多少。
看=右边，UtranCell_R1_07_01.UC1665_1，点前面是表名，后面是字段名。
看公式可以看出，RncFunction既有聚合函数的，又有非聚合函数的。
聚合函数的，需要对应表的moi字段等于另一张表RncFunction_R1_07_01的moi的值。聚合函数的公式值比较好处理。用SQL语句可以搞定，虽然处理这个算术运算式子有点费劲。
非聚合函数的，表moi值和聚合函数的moi值对应。
也就是说，聚合和非聚合，都是遍历RncFunction_R1_07_01表。其中，非聚合时，是此表字段作的相关运算。而聚合，需要对比公式中表的moi值是不是对应于RncFunction_R1_07_01中moi的值。
这说起来太绕了。大家应该能懂的。至于=左边是UtranCell时，就比较简单了。她全是对一张表的字段作相关计算。
原来的做法是用游标作的，在循环时对字段作相关计算，设置给预先定义的对应于=左边字段的变量值。
在值都设置后，insert数据到UtranCell表。
说实话，我真没看出来哪里easy了。。⊙﹏⊙汗正在着手把原来使用游标的地方，换成拼SQL

Answer 14

弱弱的问问：
分布式文件系统一台物理机能做吧？听说hadoop做分布式文件系统很好，可以大大的改善性能