PHP+Mysql 的数据库的最大存储量是多大？ 做网站是否稳定？

没限制的， LAMP（linux，apache，mysql，php）架构是目前评价最好的网站架构之一，稳定性不必担心

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什么叫系统数据库承载量

参照 zhishemi521 的解释，数据库承载量是不是指的设计的数据库能够支持的模块的多少呢，承载量规划不明确能不能够理解为模块的划分不够明朗，不能够很好的支持后续模块的添加

PHP中高级面试题 – 第三天

一、简述一下MongoDB的应用场景

mongodb 支持副本集、索引、自动分片，可以保证较高的性能和可用性。

更高的写入负载

默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。

高可用性

MongoDB 的复副集 (Master-Slave) 配置非常简洁方便，此外，MongoDB 可以快速响应的处理单节点故障，自动、安全地完成故障转移。这些特性使得 MongoDB 能在一个相对不稳定（如云主机）的环境中，保持高可用性。

数据量很大或者未来会变得很大

依赖数据库 (MySQL) 自身的特性，完成数据的扩展是较困难的事，在 MySQL 中，当一个单达表到 5-10GB 时会出现明显的性能降级，此时需要通过数据的水平和垂直拆分、库的拆分完成扩展，使用 MySQL 通常需要借助驱动层或代理层完成这类需求。而 MongoDB 内建了多种数据分片的特性，可以很好地适应大数据量的需求。

基于位置的数据查询

MongoDB 支持二维空间索引，因此可以快速及精确地从指定位置获取数据。

表结构不明确

在一些传统 RDBMS 中，增加一个字段会锁住整个数据库 / 表，或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。通常发生在数据表大于 1G 的时候（当大于 1TB 时更甚）。 因 MongoDB 是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不再需要由 DBA 修改表结构。

二、数据库设计经验，为什么进行分表？分库？一般多少数据量开始分表？分库？分库分表的目的？

1、为什么要分表

当一张表的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。

分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO 等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。

2、分表的方案

做 mysql 集群，有人会问 mysql 集群，根分表有什么关系吗？虽然它不是实际意义上的分表，但是它启到了分表的作用，做集群的意义是什么呢？为一个数据库减轻负担，说白了就是减少 sql 排队队列中的 sql 的数量，举个例子：有 10 个 sql 请求，如果放在一个数据库服务器的排队队列中，他要等很长时间，如果把这 10 个 sql 请求，分配到 5 个数据库服务器的排队队列中，一个数据库服务器的队列中只有 2 个，这样等待时间是不是大大的缩短了呢？

linux mysql proxy 的安装，配置，以及读写分离

mysql replication 互为主从的安装及配置，以及数据同步

优点：扩展性好，没有多个分表后的复杂操作（php 代码）

缺点：单个表的数据量还是没有变，一次操作所花的时间还是那么多，硬件开销大。

三、简述一下数据库主从复制，读写分离

* 什么是主从复制

主从复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库；

* 主从复制的原理：

1.数据库有个bin-log二进制文件，记录了所有的sql语句。

2.只需要把主数据库的bin-log文件中的sql语句复制。

3.让其从数据的relay-log重做日志文件中再执行一次这些sql语句即可。

* 主从复制的作用

1.做数据的热备份，作为后备数据库，主数据库服务器故障后，可切换到从数据库继续工作，避免数据丢失。

2.架构的扩展。业务量越来越大，I/O访问频率过高，单机无法满足，此时做多库的存储，降低磁盘I/O访问频率，提高单机的I/O性能

3.主从复制是读写分离的基础，使数据库能制成更大 的并发。例如子报表中，由于部署报表的sql语句十分慢，导致锁表，影响前台的服务。如果前台服务使用master，报表使用slave，那么报表sql将不会造成前台所，保证了前台的访问速度。

* 主从复制的几种方式：

1.同步复制：所谓的同步复制，意思是master的变化，必须等待slave-1,slave-2,…,slave-n完成后才能返回。

2.异步复制：如同AJAX请求一样。master只需要完成自己的数据库操作即可。至于slaves是否收到二进制日志，是否完成操作，不用关心。MYSQL的默认设置。

3.半同步复制：master只保证slaves中的一个操作成功，就返回，其他slave不管。

这个功能，是由google为MYSQL引入的。

* 关于读写分离

在完成主从复制时，由于slave是需要同步master的。所以对于insert/delete/update这些更新数据库的操作，应该在master中完成。而select的查询操作，则落下到slave中。

php可以支持目前主流的数据库

php支持的数据库有很多噢，下面列举一下！

MySQL

MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。

MsSql

ms SQL是指微软的SQLServer数据库服务器，它是一个数据库平台，提供数据库的从服务器到终端的完整的解决方案，其中数据库服务器部分，是一个数据库管理系统，用于建立、使用和维护数据库。

Oracle

oracle是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Access

Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了 MicrosoftJet Database Engine 和 图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office 的系统程序之一。

PostgreSQL

PostgreSQL是一种特性非常齐全的自由软件的对象-关系型数据库管理系统（ORDBMS），是以加州大学计算机系开发的POSTGRES，4.2版本为基础的对象关系型数据库管理系统。POSTGRES的许多领先概念只是在比较迟的时候才出现在商业网站数据库中。

InterBase

InterBase是一种关系数据管理系统(Relational database management system RDBMS)，它提供了在单机或多用户环境中的快速数据处理及共享的工具。InterBase的核心是提供透明的多机种支持的网络运行服务器技术。InterBase是可以在Windows 95、Windows NT、Novell NetWare及多种UNIX操作系统上运行的工具。

CUBRID

CUBRID是一个全面开源，且完全免费的关系数据库管理系统。

dBase

dBase是第一个在个人电脑上被广泛使用的单机版数据库系统。

Firebird/InterBase

Firebird特性介绍firebird是一个全功能的，强大高效的，轻量级，免维护的数据库。

IBM DB2

IBM DB2 是美国IBM公司开发的一套关系型数据库管理系统

Informix

Informix是IBM公司出品的关系数据库管理系统（RDBMS）家族。

MaxDB

MaxDB是一种企业级数据库管理系统。

MongoDB

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。

mSQL

mSQL（mini SQL）是一个单用户数据库管理系统，个人使用免费，商业使用收费。由于它的短小精悍，使其开发的应用系统特别受到互联网用户青睐。

SQLite

SQLite，是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统,它包含在一个相对小的C库中。

SQLSRV

SQL Server（SQLSRV ）是由Microsoft开发和推广的关系数据库管理系统（RDBMS）。

Sybase

美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。

tokyo_tyrant

一个可持久化数据的，好处是速度不错，而且大至兼容Memcached的文本协议，客户端可以继续使用SpyMemcached。

希望对你有帮助，谢谢采纳！

新闻标题：php数据库承载 mysql数据库承载
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