1.大访问量解决方案？
负载均衡技术：以太网通道 ； windos NBL ； linux lvs , ； F5
冗余技术（集群）：linux HA集群技术
解决单点故障
0 0 （主） 1（从） 集群圈（集群圈里都是通过一根心跳线来连接，当一个服务器宕机了，则选举另一台）
0 （交换机） nginx(负载均衡) LVS(地址装换到服务器) 0 1
0 0
lvs负载均衡技术：
OSI七层模型：
1.物理层 ：连接线缆的标准
2.数据链路层 ：加mac地址的标记（网卡的物理地址） 802.3，802.2
3.网络层：源ip地址，目的ip地址 ip
4.传输层 ： 源端口，目的端口 tcop/udp
5.会话层 ：通信状态 操作系统
6.表示层 ： 编码方式 ASCII
7.应用层 ：
大数据存储
MySQL 主从复制：
主数据库用来写，从数据库用来读，通过主数据库的binary_log日志进行同步到从数据库来保证数据的一致性
水平分表：
垂直分表：
分区技术：将一张表分成若干张表存储，业务层无需修改表名，名称不变
解决水平分表修改业务逻辑sql的维护修改难问题
分区（partition by range(year(date))） (by range（一般用这个,给定个连续的区间） ; by list(适合枚举类型确认的固定下拉)， by hash(一般用于测试)， by key(没用))
partioton by hash(id)
partioton 5 --以id分五个区域
为什么用分区？：
ans：因为用水平分表的模式，会造成php代码层维护更难（需要改查询的表名，还要写一个php路由层来判断选择哪张表）
逻辑上，物理上减压，分表技术虽然物理层减压，但是逻辑上增压，不符合程序设计，所以产生了分区.
分区写法？：
ans：
partition by range(id)(
partition p0 values less than(5)
partition p1 values less than(10)
partioton p2 values less than(15)
);
partition by range(year(peirod))(
partition p1 values less than(2016)
partition p2 values less than(2017)
partition p3 values less than(2018)
partition p4 values less than maxvalue
)
myisam的表，增删改查的速度快 插入速度 200万/s
索引大小可能大于数据大小（两三倍），1000万行数据占用250m大小，花了两分钟左右时间（id 及索引）
分区文件存储格式(myisam)？：
ans：
.frm表描述文件
.par 分区标志
p0.myd 数据存放
p0.myi 索引存放
p1.myd 数据存放
p1.myi 索引存放
p2.myd 数据存放
p2.myi 索引存放
mysql 存储过程？
写一个插入八百万数据，按年来分区的存储过程?：
create procedure load_part()
begin
declare v int default 0；
while v < 8000000 do
insert into part_tab values(v,testing_partitions,adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520) mod 3650))；
set v = v+1;
end while
end //