PHP数据库编程之MySQL优化策略概述

实现数据库的读写分离要依赖MySQL的中间件，如mysql_proxy，atlas等。通过配置这些中间件来对主从服务器进行读写分离，使从服务器承担被读取的责任，从而减轻主服务器的负担。

数据库的sharding

在数据库中数据表中的数据量非常庞大的时候，无论是索引还是缓存等压力都很大，对数据库进行sharding，使之分别以多个数据库服务器或多个表存储，以减轻查询压力。

方式有垂直切分、水平切分和联合切分。

垂直切分：在数据表非常多的时候，把数据库中关系紧密(如同一模块，经常连接查询)的表切分出来分别放到不同的主从server上。

水平切分：在表不多，而表里的数据量非常大的时候，为了加快查询，可以用哈希等算法，将一个数据表分为几个，分别放到不同的服务器上，加快查询。水平切分和数据表分区的区别在于其存储介质上的不同。

联合切分：更多的情况是数据表和表中的数据量都非常大，则要进行联合切分，即同时进行垂直和水平分表，将数据库切分为一个分布式的矩阵来存储。

这些数据库的优化方式，每一种拿出来都可以写作一篇文章，可谓是博大精深，了解并记忆了这些方式，可以在有需要的时候进行有目的的选择优化，达到数据库效率的高效。

接下来我们会进一步总结一下常用的PHP数据库类扩展memcache、redis和mongodb的基本使用场景和使用方式。

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希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。