3、当今的企业架构分析
3、分库分表+水平拆分（MySQL集群）
因为一个数据库装不下了，需要分库分表，读写分离，主从复制，主节点M与从节点s组成了一个数据库的集群，组成了一个小的单元，前端通过缓存连接到集群上，此时的后端架构越来越大，后端安稳了前端运行就非常方便，比如查询一个用户信息，一名用户查询网站的一个信息，需要到数据库查询，首先回到缓存中去看是否有这条数据，缓存中没有就到后面的数据库集群中查询，在下面的实例中，有三个数据库集群，各放三分之一的数据，通过一定的机制就能让用户查询到对应数据。如此以来就能提高效率。
技术和业务在发展的同时，对人的要求也越来越高！
数据库的本质主要就在于读和写，计算机发展到现在始终都在解决这两个问题
早期的MySQL使用的是MyISAM引擎，现在使用的是innodb引擎，MyISAM引擎使用的是表锁，也就是查询一条数据把整个数据表都锁住了，如此以来就十分的影响效率，高并发下就会出现严重的锁问题，于是就开始转战innodb引擎，这个引擎使用的是行锁，也就是每次查询就锁这一行。行锁和表锁问题解决了写的问题
通过换引擎的方式是进行了物理治疗，我们也可以做一些精神治疗，比如做一些主从复制，然后再做一些分库分表来解决一些写的压力。比如我们合计数据表可以把一个user表按照不同的字段进行拆分，包括数据库，之前的一个数据库要管理很多表，发展到现在已经把不同的业务拆分，比如订单业务，用户业务、支付业务等，每一个不同的业务使用单独的数据库进行管理，到后来又使用了微服务。
也就是最开始分库分表解决读的问题，读的问题解决之后再读写分离解决写的问题。
中间MySQL还推出了表分区，但并没有很多人使用。后来MySQL有了集群，很好的满足了当时的大部分需求，发展到现在，数据已经不再像之前那样单一了
4、现在的时代
现在的时代被称之为技术爆炸的时代，纵观世界上下五千年，真正的技术在之前发展的是非常缓慢的，而从电发明以来，整个技术都在加速演进，从2010年到现在才是真正的技术爆炸的年代，比如说定位（定位，也是一种数据）、音乐、热榜，这些数据都是一些**实时更新**的数据，这些数据很显然MySQL的数据库集群也无法满足。也就是MySQL为代表的关系型数据库无法满足这样的需求。因为数据量很大，而且变化很快。
于是乎出现了一些新型的数据库，这些数据库专门用来存放一些定位信息、图片信息等，比如图型数据库，JSON数据库如BSON，比如微信中的热点数据通过Redis后，用一个JSON字符串就能保存，一篇文章的浏览量，有些文章爆款10万浏览量，这个浏览量的更新是如何做到的呢？难道直接写到MySQL中么？其实他就是先把这个浏览量放在缓存中，过一段时间一个小时或者两个小时再持久化一下，保证效率和安全。否则全国人刷个微信就把腾讯宕机了。
MySQL有人用它来存储一些比较大的文件，比如一篇博客有几十万字，包括一些图片，这样的话，数据库表很大，此时如果作查询效率就比较低，对于这样的情况我们应该把非结构化的数据剥离出去，比如可以放在一个文件数据库等专业管理的数据库，也就是用一种数据库来专门处理这些数据，MySQL的压力就非常小了。
于是人们就开始研究如何处理这些问题。因为这些问题使用关系型数据库已经无法解决了。大数据的IO压力下，不断地读取，这种情况下，数据库的表的结构是不会改变的，比如现在又一亿条数据，随便的添加一列都是及其卡顿的。
目前一个基本的互联网项目
在现在的项目中，广大的用户是不可能直接访问我们的MySQL数据库的，用户最先访问的一定是企业的防火墙，或者路由网关，或者负载均衡，经过负载均衡访问主机和备机，现实中，负载均衡也不可能是单机，通过负载均衡访问服务器集群，集群中的每个网站服务器又有对应的MySQL实例，这里的后台数据库也只是一些关系型数据库，除了以上这些服务器之外还会有一些独立的服务器，比如做一些缓存服务器、移动信息服务器用于发送短信、Hadoop集群，实时通信服务器比如客服在线接待、流媒体服务器用于存放播放视频、图片服务器、文件服务器（现在的文件服务器大部分都用的阿里云的oss）、群发服务器
为什么要用Nosql
比如一些社交网络的用户的个人信息，这些信息都是上千万条甚至上亿条数据，地理位置、用户自己产生的数据，用户日志等爆发式增长，此时就无法使用关系型数据库来解决了，这个时候就需要使用Nosql数据库了，Nosql数据库可以很好的处理以上的情况。
