我们的业务，有一个实时新闻源库，初始大概有3000万数据，现在大概有上亿条数据了，我们在起初的处理方式比较简单粗暴，直接购买了3台8核16G的SSD版本的ECS，组成了一主双从的机组，从库只读。
业务是单库，但是具体的内容是分表的，比如：
article_content_01一直到article_content_200或更多，业务系统会在满足要求后实时创建新的表，每张表的数据量大概在100万左右。
我们在2013/2014年开始遇到各种各样的问题，也算是一些经验教训吧：
1.使用ECS组建的数据库集群，可用性不是特别特别的高，主要受限于IO、网络同步速率。甚至遇到过从库意外关机，然后影响业务了。
2.我们把所有的读取SQL放到了从库进行，但是问题来了，我们的开发语言是php，所以它没有办法像JAVA那样做一个连接池来处理请求，一开始我们使用一个随机算法来分配每次读请求所使用的从库，导致当我们的并发很大的时候，从库的连接分配策略会出现不平均的问题，从而导致某个从库满载。虽然最后通Haproxy完成了从库的负载均衡，但是也带来了额外的运维负担。这个谈不上是坑，算是一个经验教训，想当然的以为随机算法可以替代负载均衡了。
3.风控的问题 ，有的时候一些不应该发生的低级错误就是这么堂而皇之的出现了，比如，测试库只有3000万数据，而正式库有3亿数据，有些逻辑代码在测试库的响应正常并不代表在正式库也是正常的。如果你不能敏感并及时的去处理慢查询，那业务基本也就凉了。
4.监控的问题不提了，直到最后都没找到一个称心如意的MYSQL监控解决方案。
5.审计的问题，我们永远处于有日志，而没办法审计的状态，有事没事假装看看罢了。
6.备份就讨厌了，需要手动这先不说。备份时机、锁表、备份后的归档处理、定时清理老备份、备份文件的校验，这些都是事儿啊，对运维人员来说，都是很低级但是不得不做的工作。
7.有的时候，你的Web服务器抗住了流量，但是不幸的是你的数据库没能坚持下去，这种突发的流量往往没办法预测，或者出现后需要最短时间内修复，我们出现过大概3次，每次大概2小时时间去扩容，会影响一部分我们用户的体验，表现为卡顿、页面报错等。
8.硬成本和运维成本问题，3台高配ECS+1个全职运维人员的成本，一年下来少说也要几十万。
问题应该有很多，但是只能想到这些，先记下来吧。其实有很多问题不是MYSQL的问题，属于架构层面或者开发层面的问题，但是我们谈一个具体技术细节的时候不能只谈它本身，没有场景和实践，那是耍流氓啊。
然后我们从15年开始，实在是不行了，这种方式已经让所有人都接近崩溃，所以我们考虑切换到RDS上去，当时只是先切换了几个不重要的业务库，试试看效果。然后一发不可收拾，总结一句话，这产品除了价格，简直完美。
首先RDS for Mysql解决了我之前提到的几个问题：
1.托管式的服务，动态弹性的升级，不需要关心运维的问题。
2.可以动态的添加只读库，方便。
3.控制台对慢查询很敏感（虽然这个是近2年才有的功能），而且可以做报警。
4.阿里云现在这一版的控制台看监控还算是比较舒服，也能看的全。
5.日志审计这一块，通过最新版本的阿里云DMS已经可以比较简单的完成了，它还有个收费版，没用过，没有发言权，但是现在这个免费的版本也挺不错的。
6.备份不提，阿里云RDS的备份已经做得很好了。
以上的问题，除了突发流量暴库的问题不能通过RDS直接解决，其他都能很好的解决了。而且相对于3个ECS的成本，单独购买RDS的费用也还在可以接受的范围内。
下面说一下，我们如何解决突发流量的问题，阿里云有个比较好的产品叫DRDS，但是这个产品属于好用，但知名度不高的一个状态，可能是小客户用到的概率不高吧。
DRDS扮演了一个类似负载均衡器的角色，当然了，比普通的负载均衡更高级一些。它不仅仅是Haproxy这种基于网络点的负载均衡，还可以针对SQL进行负载均衡，这一点在处理超大表检索的时候特别好用。而且它的后端是一个个的RDS，对于低成本突破连接数限制有非常大的帮助，同时弹性增减扩容，只需要购买按量RDS就可以了。
在高并发的场景下，数据库遇到的问题主要在于连接数限制、IO限制、锁、并发读写等问题，这些问题通过RDS/DRDS几乎都可以很好地去进行处理，有些高级应用需要做一点点开发上的让步。
阿里云的RDS实例其实也经过变迁的，起初是只限制内存和连接数，后来才出现“CPU核数”这个概念，所以也导致了我这种老用户一度很难适应，毕竟老版本2400M内存的RDS就默认8核了，而现在购买一个8核的RDS价格还是比较高的。我有个骨灰级的实例，可以截图给大家看下，现在买不到啦：
有一段时间，时不时也会收到短信提示，RDS发生主备切换云云，起初是比较紧张的，担心阿里云的技术不硬从而影响我的业务，后来切换过多次之后，发现真的没出过问题，从此也就安心了，小顾虑罢了。
最后一部分说一下，我们如何解决全文检索的问题，因为有分表的原因，所以很难通过程序去完成全文检索，而且因为量大Like语句基本不可能使用。在这种情况下，我们开始尝试使用第三方的工具去完成，比如Sphinx 。但是我们很快又遇到了问题：
1.成本问题，因为Sphinx 不写磁盘，一切读取到后都存在内存，所以几亿数据对内存的要求就高了，买ECS的时候就要买高内存的配置。
2.Sphinx一次性读取数据到内存这个过程，可能对业务产生一定性能影响，但是不严重。
3.Sphinx 的运维问题及配置问题。
然后我们偶然的发掘了阿里云的OpenSearch产品，支持RDS一键同步并且可视化的创建表、索引很舒心，还提供了SDK和各种好用的函数。唯一的问题在于，价格感人，特别是数据量大且每天并发检索高的用户来说，这个成本很可观。但是优点也很明显：
1.除了一开始的创建，几乎不需要你运维。
2.所有数据都打平到一层，检索速度极快。
3.支持分表结构，支持多个实体表，支持主外键关联，万物皆可查询。
4.对数据源几乎没有任何影响，即便你源库挂了，检索服务依旧可用。
就先写到这里了，都是些经验教训，谈不上太高深的技巧，主要还是要结合场景去做一个适合自己业务的架构。现在我们关系型数据库用RDS for Mysql，NoSQL数据库使用RDS for MongoDB，一路走来也都挺好的，虽然某个阶段它有这样那样的问题，但是一个持续迭代的产品必然会有更高的生命力和稳定性。
原文来自：qipangzi.com