數據庫的讀寫分離數據庫是怎么同步的？差別的數據，讀寫分離歌詞同步操作是是一樣的的，以mysql和oracle為例：mysql讀寫分離：最常用的主從復制基于讀寫分離的功能當數據有修改，會網絡將負責執(zhí)行的

數據庫的讀寫分離數據庫是怎么同步的？

差別的數據，讀寫分離歌詞同步操作是是一樣的的，以mysql和oracle為例：

mysql

讀寫分離：最常用的主從復制基于讀寫分離的功能

當數據有修改，會網絡將負責執(zhí)行的內容數據傳輸到從庫，追加懸賞到從庫的重做一次日志（replay-bin），然后把再按照重裝日志還原功能主庫的操作以提升到網絡同步的效果；

oracle

讀寫分離：具體方法的讀寫分離方案有DG（備庫可讀）

操作讀取archivelog，再通過網絡傳輸到備庫，備庫再用archivelog還原系統(tǒng)數據，已可以到達同步的目的。

mysql主備切換原理？

在企業(yè)中，數據庫高可用一直在是企業(yè)的重中之重，中小企業(yè)很多也是可以使用mysql主從方案，一主多從，讀寫分離等，但是單主存在地高可用性，從庫切換到成主庫是需要作修改后。但，如果是雙主也可以多主，是會減少mysql入口，提升高可用。不過多后主是需要考慮到自增長ID問題，這個必須尤其設置配置文件，例如雙主，這個可以建議使用奇偶，其實，主之間設置里自增長ID彼此不就能完美可以解決自增長ID問題。

Node.jsSequelize如何實現數據庫的讀寫分離？

nodejs中sequelize的create方法設置成先執(zhí)行語句中的id，如何能去掉后（我的數據庫不不需要可以設置id字段）得用nodejsweb框架是團隊統(tǒng)一時間的hapi.js，而數據庫依舊是mysql，ORM框架選用有著6000stars的sequelize.js，hapi-sequelize插件對sequelize做了很很簡單的封裝，也可以讓我們很自如地地在hapi中穿梭，.例如配置和調用。

mysql怎么處理一秒10萬并發(fā)？

mysql高并發(fā)的解決方法有：優(yōu)化SQL語句，360優(yōu)化數據庫字段，加緩存，硬盤分區(qū)表，讀寫分離包括直角全部拆分，解耦模塊，水平切分等。

高并發(fā)大多的瓶頸在后臺，在存儲mysql的正常的優(yōu)化方案追加：

（1）代碼中sql語句優(yōu)化軟件

（2）數據庫字段優(yōu)化，索引優(yōu)化

（3）加緩存，redis/memcache等

（4）主從，讀寫分離

（5）分區(qū)表

（6）平行全部拆分，解耦模塊

（7）水平切分

方案分析：

1、方法1個方法2是最簡單，又是提升效率最方便的。是因為每條語句都物理命中了索引，是最高效的。可是如果沒有是就是為了使sql至少最優(yōu)而去建索引，那就索引就肆意猖狂了，對于千萬級以上的表來說，能維護索引的成本有所減少，倒是增強了數據庫的內存的開銷。

2、數據庫字段的優(yōu)化。那一次突然發(fā)現一高級程序員在表字段的設計上，一個日期類型，被啊,設計為varchar類型，不規(guī)范的同時，不能對寫入文件數據校驗，做索引的效率也有差別

3、緩存比較適合讀多寫少更新頻度相對相對較高的業(yè)務場景，否則不緩存異議不是太大，命中率不高。緩存通常來說通常為了能提高接口處理速度，降低并發(fā)給予的db壓力和從而才能產生的其他問題。

4、硬盤分區(qū)也不是分表，最終那就三張表，但是把貯存的數據文件四等分了多個小塊。在表數據的很大的情況下，也可以解決的辦法根本無法三次虛擬光盤內存，以及大表數據維護等問題。

5、互相垂直全部拆分將表按列拆成多表，最常見的一種于將主表的擴展數據其它開，文本數據相當于開，降底磁盤io的壓力。

6、水平拆，水平拆分的主要目的是進階單表并發(fā)讀寫能力(壓力分散到各個分表中)和磁盤IO性能(一個更加大的.MYD文件攤分到各個小表的.MYD文件中)。如果沒有千萬級以上數據，為么要拆，僅對單表做一做優(yōu)化確實是也可以的；再如果沒有太大的并發(fā)量，分區(qū)表也就像還能夠不滿足。所以才，一般情況下，水平表格合并是之后的選擇，在設計時還是不需要一步又一步走。