对于这种大数据系统，业界有很多成熟的解决方案
最简单的就是读写分离。写操作只写在主数据库中，配置自动同步到从数据库。将部分读操作改为从操作，以减轻主数据库的压力。
您还可以向应用程序添加redis缓存。查询时，可以先读取缓存，如果无法读取，则可以读取数据库。
如果是这种情况，压力仍然过高，所以我们应该考虑子表。
有许多方法可以将热数据分离到表中，将非热数据分离到表中。或者根据用户ID的结束号进行散列，并在不同的表中分布不同的表。
如果读写要求超过了单机的支持能力，则需要考虑集群。您可以搜索如何建立一个数据库集群与MYCAT
1。我们打开MySQL命令行编辑器并连接到MySQL数据库；
2。使用我们想要操作的数据库，我们可以首先显示数据库中的表；
3。显示表格结构并理解表格中的列；
4。将数据插入表中，插入表名（列名）值（值）
5。查询表以查看我们插入的数据，选择*fromtablename；
6。插入另一个要显示的数据。
写入mysql数据库的数据量很大，数据库架构该怎么去设计？使用主从时，实际上放弃了强一致性。由于受试者只问一个问题，我们不考虑访问次数的问题。换句话说，假设主从复制可以完全支持当前的系统访问。)
通用数据库主从设置：
主数据库可以读写
即系统可以同时从主数据库和从数据库获取数据。数据写入主库后，会自动同步到从库。
这构成了一个简单的分布式系统。根据cap定理，三个中只能选择一个。如果一致性很强，则不会提高系统的可用性，反而会降低系统的可用性。
让我们看看上面的主从结构中可能出现什么问题：
系统写入主数据库，然后从主数据库进行查询。这是一个单点数据库，没有影响。
-如果数据已同步，则没有影响
-如果数据未同步，则会查询旧数据
-如果同步有问题，则会断开主设备和从设备的连接。如果系统无法感知它，那么查询可能总是旧数据。这里我们需要监视同步。当同步出现问题时，我们应该及时处理
挂断库。主数据不能与从数据同步。如果主从交换机是自动的，单点故障的概率只会降低50%（如果主数据库或备用数据库发生故障，并且没有人恢复）。
