拟立法确立数据安全保护管理基本制度

Mysql 的 B+树索引存储在磁盘上，Mysql 每次读取磁盘 Page 的大小是 16KB，为了保证每次查询的效率，需要保证每次查询访问磁盘的次数，一般设计为 2-3 次磁盘访问，再多性能将严重不足。Mysql B+树索引的每个节点需要存储一个指针(8Byte)和一个键值(8Byte)。因此计算16KB/(8B+8B)=1K 16KB 可以存储 1K 个节点，3 次磁盘访问(即 B+树 3 的深度)可以存储 1K _ 1K _ 1K 即 10 亿数据。

如果查询依赖非主键索引，那么还涉及二级索引。这样数据量将更小。

拆分

分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决，不行就拆多次。

Mysql 单表存储的数据量有限。一个解决大数据量存储的办法就是分库分表。说白了就是一个数据库一张表放不下那么多数据，那就分多个数据库多张表存储。

拆分可分为垂直拆分和水平拆分。

垂直拆分是按照不同的表(或者 Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上，水平拆分则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面或多张相同 Schema 的不同表中。

垂直拆分的最大特点就是规则简单，实施也更为方便，尤其适合各业务之间的耦合度非常低，相互影响很小，业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中，可以很容易做到将不同业务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。根据不同的表来进行拆分，对应用程序的影响也更小，拆分规则也会比较简单清晰。

水平拆分与垂直切分相比，相对来说稍微复杂一些。因为要将同一个表中的不同数据拆分到不同的数据库中，对于应用程序来说，拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂，后期的数据维护也会更为复杂一些。

垂直拆分最直接的就是按领域拆分服务，隔离领域数据库。如此每个库所承担的数据压力就减少了。

水平拆分就是将同一个 Schema 的数据拆分到不同的库或不同的表中，这样每个表的数据量也将减小，查询效率将更高效。水平拆分就涉及到表的分片规则问题。

几种典型的分片规则包括：

按照用户 ID 求模，将数据分散到不同的数据库，具有相同数据用户的数据都被分散到一个库中。

按照日期，将不同月甚至日的数据分散到不同的库中。

按照某个特定的字段求摸，或者根据特定范围段分散到不同的库中。



过，我们也可以往好的方面想，那就是他们确实是没有动任何的手脚，因为主要的精力都放在了5G上面，肯定对于4G就没有那么在意了，就人员上来说也抽调不过来。要知道未来本身就是一个5G的大趋势，如果在这个时候还过多的投入到4G的维护中不是白白的花钱吗?所以说为了不增加压力，他们也只有关注一个重点，那就是5G，自然4G也就任由发展了。不过让人尤其好奇的是，联通当时是花了巨资在5G来临的时候，投入到了4G的基站上面，可是事实上联通的网络速度下降是最离谱的，那么问题来了，联通投入这么大，4G信号还不好?也就是说4G网络都没做好?那么我们凭什么相信5G能够给我们带来更好的体验呢?

（编辑：新余站长网）

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