mysql数据库应付大流量网站的的3种架构扩展方式介绍
数据库扩展大概分为以下几个步骤：
1、读写分离：当数据库访问量还不是很大的时候，我们可以适当增加服务器，数据库主从复制的方式将读写分离；
2、垂直分区：当写入操作一旦增加的时候，那么主从数据库将花更多的时间的放在数据同步上，这个时候服务器也是不堪重负的；那么就有了数据的垂直分区，数据的垂直分区思路是将写入操作比较频繁的数据表，如用户表_user,或者订单表_orders,那么我们就可以把这个两个表分离出来，放在不同的服务器，如果这两个表和其他表存在联表查询，那么就只能把原来的sql语句给拆分了，先查询一个表，在查询另一个，虽然说这个会消耗更过性能，但比起那种大量数据同步，负担还是减轻了不少；
3、水平分区：但是往往事情不尽人意，可能采取垂直分区能撑一段时间，由于网站太火了，访问量又每日100w,一下子蹦到了1000w,这个时候可以采取数据的进行分离，我们可以根据user的Id不同进行分配，如采取%2的形式，或者%10的形式，当然这种形式对以后的扩展有了很大的限制，当我由10个分区增加到20个的时候，所有的数据都得重新分区，那么将是一个的很庞大的计算量；以下提供几种常见的算法：
哈希算法：就是采用user_id%的方式;
范围：可以根据user_id字符值范围分区，如1-1000为一区，1001-2000则是另一个区等；
映射关系：就是将user_id存在的所对应的分区放在数据库中保存，当用户操作时先去查询所在分区，再进行操作；
对于以上几种扩展方式，读写分离主要是操作上的扩展，垂直分区主要是对写入较频繁数据表的分离，水平分区主要是数据分离；
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作者：陈希章 发表于 2018年4月7日 前言 此前我有一篇 文章 讲解了Microsoft Graph的一种数据扩展技术—— 开发扩展(Open Extensions)，它可以实现在支持的对象（例如用户，组等）上面附加任意的数据。但开放扩展的问题在于，它是基于某个具体对象的，你无法确定两个对象是否具有同样的扩展（即便属性名一样，但也可能其包含的数据完全不同）。如果我们需要对一类对象进行统一的扩展
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