前言：
互联网最初，数据仅仅只是单机的mysql就能满足需求，但随着互联网大数据时代的来临，并发量也上升了好几个量级，因此相关高并发的解决方案也随之诞生
一：垂直拆分
主从复制，读写分离思想
注意：无论是垂直拆分还是水平拆分，它仅仅是一种思想
解决方案：Memcached（缓存）+MySQL+垂直拆分
优化数据结构和索引-->文件缓存（I/O）-->Memcached
因为网站大多数情况下读操作是占比较大的一部分，所以缓存处理的解决方案非常的适合，因此诞生了读写分离+出从复制；这也是后续提高并发的基础
二，水平拆分
解决方案：分库分表+MySQL集群+水平拆分
解释：就是将原本一个表的数据分成多个，在客户访问时，访问信息也分成多个，去相应表中查，最后和成一个完整的信息返回个客户端
本质：提高并发量的本质就是对读写进行分析
拓展:行锁和表锁
答：当数据量庞大时：如果是表锁，用户搜索一条数据，数据库会把整个表锁上，知道查询出结果后，其他进程才能去访问当前表，而行锁就解决了此问题
这是MyISAM和Innodb的区别之一
表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低；
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高；
三，当今时代
当今时代不仅仅集成的以前的解决方案思想，由于当前并发量十分的庞大，比如热点榜单，要满足实时的高并发的读写操作，此时关系型（ORM）数据库已经不能满足需求了
因此nosql被引进过来，它结构简单（kv键值对），所以能很好的配置orm数据库实现高并发的操作
四，拓展：NoAQL~not only SQL
NoSQL四大基本类型：
kv键值对：redis
列存储：HBase
图存储：Grap
文档：MongoDB
非关系型数据库，本质（解耦）
优点：
高扩展性（数据库直接没有关系，扩展方便）
读写能力强（高并发，一秒能写8万次，读取11万次，NoSQL）
数据类型是多样型的（不需要事先设计数据库，随去随用）
没有固定的查寻语言（最常用：get set）