前端：vanish squid等代理缓存

     动态数据缓存：对于不是经常变化的用memcached 如果跟微博差不多的场景可以用redis

数据库：

1. 为了备份和恢复：可以用主从 对于主-》从-》从 有个参数log_slave_update参数决定后面两个从是否写日志

2. 一主多从也可以作为读写分离：

   1）innodb引擎插入性能好，myisam查询性能好 ，在做读写分离时可利用下

   2）数据库的设计和业务索引建立，对于大数据量也很重要

   在此：个人简单表述下：

   =》对于innodb引擎表是b+索引，索引有三大特征：索引高度低（在500亿数据中查询 id=xxx时差距不大）  索引有序（可以让group by union等操作避免排序==》排序对内存和cpu消耗很大，应该尽量避免） 索引存储列值 （如果只需要返回索引字段，可以避免回表操作，如果只需返回少量数据，有索引和没有索引差距也大，但是返回数据量大时，优化器会选择全表扫描=》也可以用force强制走索引，但是意义不大）

   ==》对于b+索引：在count（*）  sum  avg等聚合函数 max  min group by等都起到很好效果，在大数据量下

   ===》位图索引：更新少的字段 比如性别

   ====》函数索引  upper会消除索引，需要建函数索引 等等

3. 对于服务器集群：lvs ha+keepalived 在中大型网站 也可以用

4. 图片，大文件：文件分布式系统（hadoop） 

5. 对于大数据量的session问题：基于memcache的session共享

6. 在对于数据不能丢失的场景：可以用程序双写（innodb引擎的事务 也会丢失少量数据还有mysql主从复制也会）

7. 在***系统 和电商系统中数据库的设计 侧重点不同 也会造成很大影响

8. 这里简单分享一个小技巧：在***系统月初（记得不怎么清楚，但是只是为说明一个场景） 要统计话费订单时，由于插入数据过大，索引开销大，导致服务器很慢，这种时候可以让索引失效，速度会提升几百倍，完后再重建索引。
   

未完待续。