MySQL寫入壓力大優化方案

    1. 優化數據庫設計

     使用合適的數據類型和字段設計，避免冗余和浪費。

     合理設計表結構，遵循范式設計，減少數據冗余。

     使用分區表，將數據分散到不同的物理存儲位置，提高查詢和寫入性能。

    2. 優化數據庫操作

     使用事務，確保數據的一致性和完整性。

     避免長時間運行的事務，以免阻塞其他操作。

     批量插入和批量更新數據，減少單個操作的開銷。

     合理使用索引，避免全表掃描，提高查詢效率。

    3. 增加緩存機制

     使用Redis或Memcached等緩存系統，將經常訪問的數據存儲在內存中，減少對數據庫的訪問次數。

     合理設置緩存的過期時間，確保數據的及時更新。

    4. 分布式部署數據庫

     使用主從復制或集群方案（如Galera Cluser），實現數據的高可用性和讀寫分離。

     增加中間件，如ProxySQL或MySQL Rouer，實現請求的負載均衡和優化。

    5. 使用更快的硬件設備

     使用SSD或VMe等高性能存儲設備，提高磁盤I/O性能。

     增加CPU核心數和頻率，提升數據處理能力。

    6. 調整MySQL參數

     調整緩沖區參數（如iodb_buffer_pool_size），提高讀寫性能。

     調整事務隔離級別（如SET TRASACTIO ISOLATIO LEVEL），減少鎖競爭。

     調整日志參數（如iodb_log_file_size和iodb_log_buffer_size），提高寫入性能和恢復速度。

    7. 使用索引和查詢優化

     合理使用索引，避免全表掃描和嵌套循環查詢。

     使用EXPLAI分析查詢計劃，找出性能瓶頸并進行優化。

     避免在高峰期進行大表重構和優化操作，以免影響整體性能。

    8. 考慮使用oSQL數據庫

     使用MogoDB或Cassadra等oSQL數據庫，將非結構化數據存儲在分布式系統中。

     將頻繁變動的數據存儲在Redis或Memcached等緩存系統中，減少對oSQL數據庫的訪問次數。