图源（鹅厂技术架构师公众号）

 MySQL执行顺序：

	FROM：确定数据来源。
	JOIN：执行表之间的连接操作。
	WHERE：过滤记录。
	GROUP BY：对记录进行分组。
	HAVING：对分组结果进行过滤。
	SELECT：选择要返回的列。
	DISTINCT：去除重复记录（如果有）。
	ORDER BY：对结果排序。
	LIMIT：限制返回的记录数量。

分表分库的演进

系统随着用户量的提升，整个分库分表有以下阶段，随着数据库QPS,TPS的维度逐渐发生变化进行扩展

1.单库单表：用户量少的时候，单库单表可以扛住整个系统的需求

2.索引优化：用户量开始上升，通过索引优化，根据用户数据量建立索引区分度更高的索引，联合索引，覆盖索引等操作，减少回表操作，减少磁盘IO,可以降低mysql的cpu消耗，以及减少mysql缓冲数据的驱逐,LRU策略。

3.分表

分表，大众点评分表在主从之后大众点评订单系统分库分表实践 - 美团技术团队，应该是在主从依旧不能支撑系统性能，再考虑分表。图里应该是在微服务粒度已经很细的情况下，进行提前分表

看看gpt怎么说

• 提前分表：提前分表可以为未来的扩展做好准备，但也可能导致系统过早复杂化。过早分表可能会带来额外的开发、测试和维护成本。

• 后期分表：在业务量增长到一定程度后再分表，这样可以根据实际的性能瓶颈和数据特点进行更合理的分表设计。但这也可能导致在系统架构调整过程中出现更多挑战，尤其是在已经存在主从复制架构的情况下。

4.主从数据库配合

数据库的瓶颈已经因QPS太高造成的CPU瓶颈，之前的性能跟不上了，阿里云RDS可以在中间件级别实现主从分离，从库分担读的压力，多加几个从库。分担读的压力，从而降低QPS，CPU压力。主从库也顶不住了，检查数据库的配置，数据库配置4核心8g比较低,升级更高的配置。

5.缓存

缓存可以发生在，主从索引优化之前，表里的维度应该是数据库的读性能开始出现瓶颈，这个时候通过大量的cache优化，降低mysql查询引起的 cpu,磁盘IO操作太多的问题。进而降低读维度的性能瓶颈。

6.分库分表

随着读写维度都到了一定性能瓶颈，这个时候就需要考虑通过分库分表来降低cpu，磁盘IO的瓶颈，以及内存锁的瓶颈。分库分表可以降低， 磁盘 I/O，锁竞争，内存的压力。

 

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