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以单点MySQL作为存储系统架构会存在以下问题：
第一，存储规模和并发都存在瓶颈，难以支持规模很大的业务场景。
第二，集群需要预备计算和存储资源，弹性低。且集群扩缩容需要进行数据迁移，扩展性差。
第三，成本非常高。业务规模变大后成本会直线飙升，但是性能却存在瓶颈。
以上问题的本质上也是关系型数据库瓶颈所在，可以从存储和和流量两个方面来分析可优化的点。
第一点是存储，可以按照访问频率、数据量将数据划分为热数据和冷数据。热数据特点为规模小、访问率高、事务相关性强。冷数据特点为规模大、访问率低、事务相关性弱。MySQL仅负责热数据的存储，而冷数据迁移到其他低成本、规模大的存储引擎中，具备这个特性的是NoSQL数据库。
第二点是流量，可以将流量划分为数据查询、数据检索、数据分析。其中数据检索、分析对服务计算资源消费比较高，可以将这部分流量卸载到NoSQL数据库中，MySQL 只负责处理简单的数据查询。整体的优化如下图所示：
以上内容摘自电子书《一站式结构化数据存储Tablestore实战手册》点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7473 下载完整版
2022-03-30 10:31:22赞同 展开评论 打赏
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