单日数据暴增几十万、几百万甚至上千万，远超出传统单表的性能极限，此时该如何处理呢？本章会结合真实的线上业务，全面阐述单表数据增长过快的优雅处理方案。

无论你是Java、Go、PHP、Python、Node....任何语言的开发者，如若对数据库仅停留在基本的增删改查，那相信本系列的文章绝对能助力大家成为“码农Plus”，也一定值得诸位细读品鉴~

关于MYSQL性能调优，大部分时候想要实现的目标是让我们的查询更快。一个查询的动作又是由很多个环节组成的，每个环节都会消耗时间，我们要减少查询所消耗的时间，就要从每一个环节入手。

大家好，我是田螺。 金三银四很快就要来啦，准备了索引的15连问，相信大家看完肯定会有帮助的。一起加油~

和其它数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上，插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。 连接层：最上层是一些客户端和连…

面试官：麻烦你好好看看这篇文章，再告诉我，每张表到底能存多少数据？ 实际情况下，每张表由于自身的字段不同、字段所占用的空间不同等原因，它们在最佳性能下可以存放的数据量也就不同，需要手动计算才行。