MySQL 处理亿级别的数据怎么做?

面试的时候被问到这个.

面试官的问题是要设计一个交易所, 支持亿级别的 CRUD.

我被问住了, 我的有限经验 Postgres 接近过了亿级别, 就很有点慢了.

当时一直找不到好的解决办法.

我就说要 sharding 一下, 分库分表实际上也是 sharding 的思维.

上来就要设计一个交易所，亿你麻痹亿亿亿。

我这有个 MySQL 表，结构比较简单，类似 key/value 结构，再加个 datetime 用来分区，7 亿数据量，查询带着 datetime ，速度没任何问题。感觉只要能将查询落到分区里，速度不会有什么明显变化。

表结构尽量简单，确保查询要走到索引，复杂查询拆开，便于优化，上 SSD ，读写分离，可以支撑到 10 亿级别数据
再往上可以用分区功能，我的经验只到 20 亿级别，没有开分区，也扛住了。

就这些主要的
https://i.imgur.com/gimohdq.png

MongoDB 高过 10 亿的，MySQL 百万级别优化不好都会卡吧。

性能和查询有没有优化到位有关，和表数据多少关系不大，百亿表优化了照样正常用

只要索引设置合理，mysql 单表存储几十亿并不是什么很难的事情。

索引设置合理,没有太多联表操作的话,上亿并没有什么问题,我的数据表已经 4 亿了,也没有性能问题,本来设想的是出现性能瓶颈再分库分表,现在看来完全是想多了。不过我用的阿里的 RDS ，可能硬件性能硬盘的 IO 也是一个很重要的指标。

用中间件 vitess 之类