优化方案：
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主从同步+读写分离：
这个表在有设备条件的情况下，读写分离，这样能减少很多压力，而且数据稳定性也能提高
纵向分表：
根据原则，每个表最多不要超过5个索引，纵向拆分字段，将部分字段拆到一个新表
通常我们按以下原则进行垂直拆分:（先区分这个表中的冷热数据字段）
把不常用的字段单独放在一张表;
把text，blob等大字段拆分出来放在附表中;
经常组合查询的列放在一张表中;
缺点是：很多逻辑需要重写，带来很大的工作量。
利用表分区：
这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度。
横向分表：
1000W条数据不少的，会带来一些运维压力，备份的时候，单表备份所需时间会很长，所以可以根据服务器硬件条件进行水平分表，每个表有多少数据为准。
直接用limit start, count分页语句， 也是我程序中用的方法：
select * from product limit start, count
当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 100， 1000， 10000开始分页的执行时间（每页取20条）， 如下：
select * from product limit 10, 20 0.016秒
select * from product limit 100, 20 0.016秒
select * from product limit 1000, 20 0.047秒
select * from product limit 10000, 20 0.094秒
我们已经看出随着起始记录的增加，时间也随着增大， 这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的，那么我们把起始记录改为40w看下（也就是记录的一般左右） select * from product limit 400000, 20 3.229秒
再看我们取最后一页记录的时间
select * from product limit 866613, 20 37.44秒
难怪搜索引擎抓取我们页面的时候经常会报超时，像这种分页最大的页码页显然这种时
间是无法忍受的。
从中我们也能总结出两件事情：
1）limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
2）mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。
查看mysql数据库大小的四种办法，分别有以下四种：
第一种：进去指定schema
数据库（存放了其他的数据库的信息）
use
information_schema
第二种：查询所有数据的大小
select
concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB')
as
data
from
TABLES
第三种：查看指定数据库的大小，比如说：数据库apoyl
select
concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB')
as
data
from
TABLES
where
table_schema='apoyl';
第四种：查看指定数据库的表的大小，比如说：数据库apoyl
中apoyl_test表
select
concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB')
as
data
from
TABLES
where
table_schema='apoyl'
and
table_name='apoyl_test';
在mysql的information_schema下有存储数据库基本信息的数据字典表，可以通过查询tables表来获得所需要的表相关信息。