數據庫高并發寫入，怎么降低數據庫的壓力？數據可以寫入MQ，然后從MQ慢慢寫入數據庫。主流的MQ，比如Kafka和rocketmq，橫向擴展非常方便對于這種大數據系統，業界有很多成熟的解決方案最簡單的就

數據庫高并發寫入，怎么降低數據庫的壓力？

數據可以寫入MQ，然后從MQ慢慢寫入數據庫。主流的MQ，比如Kafka和rocketmq，橫向擴展非常方便

對于這種大數據系統，業界有很多成熟的解決方案

最簡單的就是讀寫分離。寫操作只寫在主數據庫中，配置自動同步到從數據庫。將部分讀操作改為從操作，以減輕主數據庫的壓力。

您還可以向應用程序添加redis緩存。查詢時，可以先讀取緩存，如果無法讀取，則可以讀取數據庫。

如果是這種情況，壓力仍然過高，所以我們應該考慮子表。

有許多方法可以將熱數據分離到表中，將非熱數據分離到表中?；蛘吒鶕脩鬒D的結束號進行散列，并在不同的表中分布不同的表。

如果讀寫要求超過了單機的支持能力，則需要考慮集群。您可以搜索如何建立一個數據庫集群與MYCAT

1。我們打開MySQL命令行編輯器并連接到MySQL數據庫；

2。使用我們想要操作的數據庫，我們可以首先顯示數據庫中的表；

3。顯示表格結構并理解表格中的列；

4。將數據插入表中，插入表名（列名）值（值）

5。查詢表以查看我們插入的數據，選擇*from table name；

6。插入另一個要顯示的數據。

寫入mysql數據庫的數據量很大，數據庫架構該怎么去設計？

使用主從時，實際上放棄了強一致性。由于受試者只問一個問題，我們不考慮訪問次數的問題。換句話說，假設主從復制可以完全支持當前的系統訪問。)

通用數據庫主從設置：

主數據庫可以讀寫

即系統可以同時從主數據庫和從數據庫獲取數據。數據寫入主庫后，會自動同步到從庫。

這構成了一個簡單的分布式系統。根據cap定理，三個中只能選擇一個。如果一致性很強，則不會提高系統的可用性，反而會降低系統的可用性。

讓我們看看上面的主從結構中可能出現什么問題：

系統寫入主數據庫，然后從主數據庫進行查詢。這是一個單點數據庫，沒有影響。

-如果數據已同步，則沒有影響

-如果數據未同步，則會查詢舊數據

-如果同步有問題，則會斷開主設備和從設備的連接。如果系統無法感知它，那么查詢可能總是舊數據。這里我們需要監視同步。當同步出現問題時，我們應該及時處理

掛斷庫。主數據不能與從數據同步。如果主從交換機是自動的，單點故障的概率只會降低50%（如果主數據庫或備用數據庫發生故障，并且沒有人恢復）。