干货：18年老股民的“波段战法”，抄底就应该这样做！
交易生存是第一层次。如果你太关心生存和害怕失去，死亡对你来说只是时间问题。
如果你不注意生存，你很快就会死的。
归根结底，利润远远大于浮躁经营的频繁换汇。俗话说，所有的道路都通向罗马，“罗马”是财富的积累，成为股票游戏的赢家，“路”是你自己的路。
我们走什么路都不重要。重要的是我们要走这条路，符合你的个性。你走路很轻松，很高兴，你相信你可以走得很长。
在市场的矛盾下，在市场认识的对错中，我们应该找到一种中庸与一种平衡，不要太极端，不太绝对，适者生存。
投资是一门学科，需要知识和经验的积累，
交易没有捷径。成功绝非易事。每个交易员都想尽快找到一条成功的方法。事实上，大多数人在路上都会死，
成功之路漫长，总是学一点，练一点，懂一点，进步一点，失败和痛苦是你最好的老师。
确定性的存在表明，股票市场有规律可循，可以被识别，在某些情况下可以使用。例如，主要上涨波单边市场是典型的确定性市场，
趋势理论可以更好地解释和预测；波动性市场是典型的随机市场，我们最好是轻浮或空头。
当人们活着时，结束的意义远比过程重要得多。只要头脑清醒，就不会在意交易过程中的起伏，因为只有当你的生命消逝时才是真正得出结论的时候，也是在你的交易生涯中得出成功的时候。
波段形态
波段战术一：穿越分水岭
当个股长期运行在下行的60日均线之下，第一次从中期底点放量突破，代表多空强弱分水岭的60日均线之后；
穿过60日均线后第一次回踩接近60日均线的位置，就是短线进场点。
波段战术二：平量横盘
个股经过一波阶段的上涨后，在横盘不回落的强势调整中，保持每一根的横盘量能都可以接近或等同于开始调整前的最大量阳线的量能；
当这些平量横盘的k线再度受到向上的10日均线的支撑时，也是短线进场点。
波段战术三：巨阴洗盘
最常见、庄家使用最多的洗盘手段之一。通常采取打压震仓的庄家实力雄厚，有力量控盘，最喜欢就是对投机性股票进行打压，且多为流通盘较小的绩差类个股，庄家在经过猛升之后调整时借势打压。
如果是绩优股，庄家一般不采取这种打压方式，因为这类股票看好的人多，打压砸出去的筹码，不易捡回来。
就像下图，股票高位连续放量阴线下跌，拉出一个巨阴来把散户都给吓跑，然后就迅速的开始修复进行一波惊人的拉升
1、上升矩形形态
矩形常常被人们成为价格箱，意思是价格好像被关在一个箱子里面，上面有盖，下面有底，而价格在两层夹板之间来回运动。
如果这种来回运动具有一定的规律性，即上升时成交放大，下跌时成交缩小，并且随着时间的推移成交量整体呈现缩小的走势，那么这个矩形是比较可靠的。
虽然箱体运动是比较磨人的，但是一旦有效突破向上，那么短线的获利空间还是比较可观的。
矩形常常是在市场多头洗盘情况下形成的。上方水平的阻力线是市场多头预定的洗盘位置，下方的水平支撑线是护盘底线。
在盘面上我们有时可以看到价格偶尔会跌破支撑线，但迅速回到支撑线之上，这可能是市场多头试探市场心态。
如果一个重要的支撑位跌破之后，市场并没有进一步下挫，这充分说明市场抛压几乎已经穷尽，没有能力进一步下跌。
2、上升三法形态
前期股价一直处于上升走势中，第一天收出一根中大级别的阳线，用来描述现有上升走势。
第二、第三、第四天分别收出一根中或小的实体阴线，用此来描述空方曾三度试图向下攻击多方的战略据点，但都没有一鼓作气将多方击败，反而让多方死死守住了他们的最后一道防线。
结果今日收出一根大阳线，多方援军到达，一举击退了空方的进攻，重新夺回了战略要地。所以该形态被归属于持续上升走势的形态。(如图所示)
2. 第一天必须是中大级别的阳线。
3. 第二、第三、第四天分别是中小级别的阴线，而且这些阴线的实体波动范围始终没有超过第一天阳线的波动范围，同时这三天的阴线应该逐渐下跌。
4. 今日(即第五天)必须是大阳线，同时收盘价要高于第一天的最高价。
案例：
该股在日走出底部并形成可靠较高的红一兵看涨形态，股价随后反转，进入了上升走势中。
往后股价形成了延续上升走势的上升三法形态，说明股价还会沿着原有上升走势继续上涨。
这是一个经典的上升三法形态，它之前有着明显的上升走势，该形态预示行情还会沿着原有的上升走势继续发展。
上升三法形态出现后，股价沿着原有的上升走势继续向上发展。股价在之后几个交易日内下跌了约17%，最后股价反弹，与今日的上升三法形态的收盘价相比，只不过上涨了约20%。该股在之后的两年内一直在涨20%和跌30%的区间内震荡。
3、上升三角形形态
上升三角形往上突破时，会出现两种情况，一种是突破上边线，经回抽后再往上走;还有一种是突破上边线后就一路往上走。
上升三角形在K线中的应用
上升三角形的构成其实比较简单，是“上升走势线”和“拐点支撑阻力线”的结合，但是它的意义，可不仅仅是两者功能的简单叠加。
上升三角形的最大意义在于，只要这个形态出现，行情大概率是要向上突破的。并且后市涨幅较大。
盘口显露的特征
(1)在主力洗盘过程中，几乎没有利好的消息，偶尔还会有坏消息，一般人持股心态不稳定，对后市持怀疑态度。
(2)刚开始洗盘时，股价升幅不大；洗盘之中，股价跌幅不会很深，一般不会跌破主力的吃货成本。
(3)股价虽然暂时下跌较多，但很快被多方拉回，拉回后股价始终维持在10日均线之上，即使跌破10日均线也不会再有大幅下跌，并迅速返回均线之上。
(4)如果主力有推高要求，就会有复合洗盘动作，或诱空充分吃货动作。按大势赋予的时间不同，洗盘时的盘口现象也不同。如果时间充足，可能在日K线上产生不同的形态；如果时间紧迫，可能在分时图上产生不同的形态。
(5)主力在洗盘中，故意打压股价，股价下跌的时候主力还会与大势或技术指标配合，例如股价跌破上升通道或重要支撑线等。
主力打压吸筹建仓
打压吸筹是最常见的主力吸筹，也被股民形象地称为主力“挖坑”吸筹。
打压吸筹的手法常见于大盘下行的行情。此时市场信心受到打击，主力借大盘下跌， 在每日开盘便大笔离场，导致个股大幅低开，再加上多日的连续打压，引起大批散户恐慌，割肉离场，主力趁机低价吸入大量筹码。
这种吸筹过程在k线上的表现出 来就是多日阴跌。
案例：下跌吸筹，这种吸筹方式很猛，但必须有大盘配合。
低吸建仓时每日成交量低，盘面上看不出主力的任何踪迹，走势上股价无量下跌或快速下跌甚至跌到跌停板，明显是主力所为。
主力建仓结束时的特征：
1、用少量的资金就可以将股价大幅拉升。
2、走势不受大盘影响，但明显强于大盘。
3、启动前盘中剧烈波动，但振幅不大，最后清洗浮筹。
4、遇利空时不跌反涨。
5、低位盘整时间充分。
失败者试图用一只脚支撑板凳，至少用两只脚。他们通常只关注交易系统。
我们所有的交易过程实际上都是一个不断提高个人品质的过程。
钱是军人，你是军人，你的决策决定着军人的生死。”智者应以“谋略治天下”，用兵精准，力求稳、准、狠。
如果一个人不能克服自己的恶魔主义，他或她只会被自己的恶魔主义所征服，然后做一些违背成功原则的事情。
交易生存是第一层次。如果你太关心生存和害怕失去，死亡对你来说只是时间问题。
如果你不注意生存，你很快就会死的。
归根结底，利润远远大于浮躁经营的频繁换汇。俗话说，所有的道路都通向罗马，“罗马”是财富的积累，成为股票游戏的赢家，“路”是你自己的路。
我们走什么路都不重要。重要的是我们要走这条路，符合你的个性。你走路很轻松，很高兴，你相信你可以走得很长。
在市场的矛盾下，在市场认识的对错中，我们应该找到一种中庸与一种平衡，不要太极端，不太绝对，适者生存。
投资是一门学科，需要知识和经验的积累，
交易没有捷径。成功绝非易事。每个交易员都想尽快找到一条成功的方法。事实上，大多数人在路上都会死，
成功之路漫长，总是学一点，练一点，懂一点，进步一点，失败和痛苦是你最好的老师。
确定性的存在表明，股票市场有规律可循，可以被识别，在某些情况下可以使用。例如，主要上涨波单边市场是典型的确定性市场，
趋势理论可以更好地解释和预测；波动性市场是典型的随机市场，我们最好是轻浮或空头。
当人们活着时，结束的意义远比过程重要得多。只要头脑清醒，就不会在意交易过程中的起伏，因为只有当你的生命消逝时才是真正得出结论的时候，也是在你的交易生涯中得出成功的时候。
波段形态
波段战术一：穿越分水岭
当个股长期运行在下行的60日均线之下，第一次从中期底点放量突破，代表多空强弱分水岭的60日均线之后；
穿过60日均线后第一次回踩接近60日均线的位置，就是短线进场点。
波段战术二：平量横盘
个股经过一波阶段的上涨后，在横盘不回落的强势调整中，保持每一根的横盘量能都可以接近或等同于开始调整前的最大量阳线的量能；
当这些平量横盘的k线再度受到向上的10日均线的支撑时，也是短线进场点。
波段战术三：巨阴洗盘
最常见、庄家使用最多的洗盘手段之一。通常采取打压震仓的庄家实力雄厚，有力量控盘，最喜欢就是对投机性股票进行打压，且多为流通盘较小的绩差类个股，庄家在经过猛升之后调整时借势打压。
如果是绩优股，庄家一般不采取这种打压方式，因为这类股票看好的人多，打压砸出去的筹码，不易捡回来。
就像下图，股票高位连续放量阴线下跌，拉出一个巨阴来把散户都给吓跑，然后就迅速的开始修复进行一波惊人的拉升
1、上升矩形形态
矩形常常被人们成为价格箱，意思是价格好像被关在一个箱子里面，上面有盖，下面有底，而价格在两层夹板之间来回运动。
如果这种来回运动具有一定的规律性，即上升时成交放大，下跌时成交缩小，并且随着时间的推移成交量整体呈现缩小的走势，那么这个矩形是比较可靠的。
虽然箱体运动是比较磨人的，但是一旦有效突破向上，那么短线的获利空间还是比较可观的。
矩形常常是在市场多头洗盘情况下形成的。上方水平的阻力线是市场多头预定的洗盘位置，下方的水平支撑线是护盘底线。
在盘面上我们有时可以看到价格偶尔会跌破支撑线，但迅速回到支撑线之上，这可能是市场多头试探市场心态。
如果一个重要的支撑位跌破之后，市场并没有进一步下挫，这充分说明市场抛压几乎已经穷尽，没有能力进一步下跌。
2、上升三法形态
前期股价一直处于上升走势中，第一天收出一根中大级别的阳线，用来描述现有上升走势。
第二、第三、第四天分别收出一根中或小的实体阴线，用此来描述空方曾三度试图向下攻击多方的战略据点，但都没有一鼓作气将多方击败，反而让多方死死守住了他们的最后一道防线。
结果今日收出一根大阳线，多方援军到达，一举击退了空方的进攻，重新夺回了战略要地。所以该形态被归属于持续上升走势的形态。(如图所示)
2. 第一天必须是中大级别的阳线。
3. 第二、第三、第四天分别是中小级别的阴线，而且这些阴线的实体波动范围始终没有超过第一天阳线的波动范围，同时这三天的阴线应该逐渐下跌。
4. 今日(即第五天)必须是大阳线，同时收盘价要高于第一天的最高价。
案例：
该股在日走出底部并形成可靠较高的红一兵看涨形态，股价随后反转，进入了上升走势中。
往后股价形成了延续上升走势的上升三法形态，说明股价还会沿着原有上升走势继续上涨。
这是一个经典的上升三法形态，它之前有着明显的上升走势，该形态预示行情还会沿着原有的上升走势继续发展。
上升三法形态出现后，股价沿着原有的上升走势继续向上发展。股价在之后几个交易日内下跌了约17%，最后股价反弹，与今日的上升三法形态的收盘价相比，只不过上涨了约20%。该股在之后的两年内一直在涨20%和跌30%的区间内震荡。
3、上升三角形形态
上升三角形往上突破时，会出现两种情况，一种是突破上边线，经回抽后再往上走;还有一种是突破上边线后就一路往上走。
上升三角形在K线中的应用
上升三角形的构成其实比较简单，是“上升走势线”和“拐点支撑阻力线”的结合，但是它的意义，可不仅仅是两者功能的简单叠加。
上升三角形的最大意义在于，只要这个形态出现，行情大概率是要向上突破的。并且后市涨幅较大。
盘口显露的特征
(1)在主力洗盘过程中，几乎没有利好的消息，偶尔还会有坏消息，一般人持股心态不稳定，对后市持怀疑态度。
(2)刚开始洗盘时，股价升幅不大；洗盘之中，股价跌幅不会很深，一般不会跌破主力的吃货成本。
(3)股价虽然暂时下跌较多，但很快被多方拉回，拉回后股价始终维持在10日均线之上，即使跌破10日均线也不会再有大幅下跌，并迅速返回均线之上。
(4)如果主力有推高要求，就会有复合洗盘动作，或诱空充分吃货动作。按大势赋予的时间不同，洗盘时的盘口现象也不同。如果时间充足，可能在日K线上产生不同的形态；如果时间紧迫，可能在分时图上产生不同的形态。
(5)主力在洗盘中，故意打压股价，股价下跌的时候主力还会与大势或技术指标配合，例如股价跌破上升通道或重要支撑线等。
主力打压吸筹建仓
打压吸筹是最常见的主力吸筹，也被股民形象地称为主力“挖坑”吸筹。
打压吸筹的手法常见于大盘下行的行情。此时市场信心受到打击，主力借大盘下跌， 在每日开盘便大笔离场，导致个股大幅低开，再加上多日的连续打压，引起大批散户恐慌，割肉离场，主力趁机低价吸入大量筹码。
这种吸筹过程在k线上的表现出 来就是多日阴跌。
案例：下跌吸筹，这种吸筹方式很猛，但必须有大盘配合。
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#为什么MySQL数据量大了要分库分表#
在文章开头先抛几个问题：
（1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？
（2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？
（3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。
为什么要分库分表？首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库中存在一张上亿数据量的表，一条 SQL 没有命中索引会全表扫描，这个查询耗时会非常久。存储出现问题业务量剧增，单库数据量越来越大，给存储造成巨大压力。从机器的角度看，性能瓶颈无非就是CPU、内存、磁盘、网络这些，要解决性能瓶颈最简单粗暴的办法就是提升机器性能，但是通过这种方法成本和收益投入比往往又太高了，不划算，所以重点还是要从软件角度入手。
数据库相关优化方案数据库优化方案很多，主要分为两大类：软件层面、硬件层面。软件层面包括：SQL 调优、表结构优化、读写分离、数据库集群、分库分表等；硬件层面主要是增加机器性能。SQL 调优SQL 调优往往是解决数据库问题的第一步，往往投入少部分精力就能获得较大的收益。SQL 调优主要目的是尽可能的让那些慢 SQL 变快，手段其实也很简单就是让 SQL 执行尽量命中索引。开启慢 SQL 记录如果你使用的是 Mysql，需要在 Mysql 配置文件中配置几个参数即可。
调优的工具常常会用到 explain 这个命令来查看 SQL 语句的执行计划，通过观察执行结果很容易就知道该 SQL 语句是不是全表扫描、有没有命中索引。select id, age, gender from user where name = '爱笑的架构师';返回有一列叫“type”，常见取值有：ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL（从左到右，性能从差到好）ALL 代表这条 SQL 语句全表扫描了，需要优化。一般来说需要达到range 级别及以上。表结构优化以一个场景举例说明：“user”表中有 user_id、nickname 等字段，“order”表中有order_id、user_id等字段，如果想拿到用户昵称怎么办？
一般情况是通过 join 关联表操作，在查询订单表时关联查询用户表，从而获取导用户昵称。但是随着业务量增加，订单表和用户表肯定也是暴增，这时候通过两个表关联数据就比较费力了，为了取一个昵称字段而不得不关联查询几十上百万的用户表，其速度可想而知。这个时候可以尝试将 nickname 这个字段加到 order 表中（order_id、user_id、nickname），这种做法通常叫做数据库表冗余字段。这样做的好处展示订单列表时不需要再关联查询用户表了。
冗余字段的做法也有一个弊端，如果这个字段更新会同时涉及到多个表的更新，因此在选择冗余字段时要尽量选择不经常更新的字段。架构优化当单台数据库实例扛不住，我们可以增加实例组成集群对外服务。当发现读请求明显多于写请求时，我们可以让主实例负责写，从实例对外提供读的能力；如果读实例压力依然很大，可以在数据库前面加入缓存如 redis，让请求优先从缓存取数据减少数据库访问。缓存分担了部分压力后，数据库依然是瓶颈，这个时候就可以考虑分库分表的方案了，后面会详细介绍。硬件优化硬件成本非常高，一般来说不可能遇到数据库性能瓶颈就去升级硬件。在前期业务量比较小的时候，升级硬件数据库性能可以得到较大提升；但是在后期，升级硬件得到的收益就不那么明显了。
分库分表详解
下面我们以一个商城系统为例逐步讲解数据库是如何一步步演进。
单应用单数据库
在早期创业阶段想做一个商城系统，基本就是一个系统包含多个基础功能模块，最后打包成一个 war 包部署，这就是典型的单体架构应用。如上图，商城系统包括主页 Portal 模板、用户模块、订单模块、库存模块等，所有的模块都共有一个数据库，通常数据库中有非常多的表。因为用户量不大，这样的架构在早期完全适用，开发者可以拿着 demo到处找（骗）投资人。一旦拿到投资人的钱，业务就要开始大规模推广，同时系统架构也要匹配业务的快速发展。多应用单数据库在前期为了抢占市场，这一套系统不停地迭代更新，代码量越来越大，架构也变得越来越臃肿，现在随着系统访问压力逐渐增加，系统拆分就势在必行了。
为了保证业务平滑，系统架构重构也是分了几个阶段进行。第一个阶段将商城系统单体架构按照功能模块拆分为子服务，比如：Portal 服务、用户服务、订单服务、库存服务等。如上图，多个服务共享一个数据库，这样做的目的是底层数据库访问逻辑可以不用动，将影响降到最低。多应用多数据库随着业务推广力度加大，数据库终于成为了瓶颈，这个时候多个服务共享一个数据库基本不可行了。我们需要将每个服务相关的表拆出来单独建立一个数据库，这其实就是“分库”了。单数据库的能够支撑的并发量是有限的，拆成多个库可以使服务间不用竞争，提升服务的性能。
如上图，从一个大的数据中分出多个小的数据库，每个服务都对应一个数据库，这就是系统发展到一定阶段必要要做的“分库”操作。现在非常火的微服务架构也是一样的，如果只拆分应用不拆分数据库，不能解决根本问题，整个系统也很容易达到瓶颈。分表说完了分库，那什么时候分表呢？如果系统处于高速发展阶段，拿商城系统来说，一天下单量可能几十万，那数据库中的订单表增长就特别快，增长到一定阶段数据库查询效率就会出现明显下降。因此，当单表数据增量过快，业界流传是超过500万的数据量就要考虑分表了。当然500万只是一个经验值，大家可以根据实际情况做出决策。
那如何分表呢？分表有几个维度，一是水平切分和垂直切分，二是单库内分表和多库内分表。水平拆分和垂直拆分就拿用户表（user）来说，表中有7个字段：id,name,age,sex,nickname,description，如果 nickname 和 description 不常用，我们可以将其拆分为另外一张表：用户详细信息表，这样就由一张用户表拆分为了用户基本信息表+用户详细信息表，两张表结构不一样相互独立。但是从这个角度来看垂直拆分并没有从根本上解决单表数据量过大的问题，因此我们还是需要做一次水平拆分。
还有一种拆分方法，比如表中有一万条数据，我们拆分为两张表，id 为奇数的：1，3，5，7……放在 user1， id 为偶数的：2，4，6，8……放在 user2中，这样的拆分办法就是水平拆分了。水平拆分的方式也很多，除了上面说的按照 id 拆表，还可以按照时间维度取拆分，比如订单表，可以按每日、每月等进行拆分。每日表：只存储当天的数据。每月表：可以起一个定时任务将前一天的数据全部迁移到当月表。历史表：同样可以用定时任务把时间超过 30 天的数据迁移到 history表。总结一下水平拆分和垂直拆分的特点：垂直切分：基于表或字段划分，表结构不同。水平切分：基于数据划分，表结构相同，数据不同。单库内拆分和多库拆分拿水平拆分为例，每张表都拆分为了多个子表，多个子表存在于同一数据库中。比如下面用户表拆分为用户1表、用户2表。
在一个数据库中将一张表拆分为几个子表在一定程度上可以解决单表查询性能的问题，但是也会遇到一个问题：单数据库存储瓶颈。所以在业界用的更多的还是将子表拆分到多个数据库中。比如下图中，用户表拆分为两个子表，两个子表分别存在于不同的数据库中。
一句话总结：分表主要是为了减少单张表的大小，解决单表数据量带来的性能问题。
在文章开头先抛几个问题：
（1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？
（2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？
（3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。
为什么要分库分表？首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库中存在一张上亿数据量的表，一条 SQL 没有命中索引会全表扫描，这个查询耗时会非常久。存储出现问题业务量剧增，单库数据量越来越大，给存储造成巨大压力。从机器的角度看，性能瓶颈无非就是CPU、内存、磁盘、网络这些，要解决性能瓶颈最简单粗暴的办法就是提升机器性能，但是通过这种方法成本和收益投入比往往又太高了，不划算，所以重点还是要从软件角度入手。
数据库相关优化方案数据库优化方案很多，主要分为两大类：软件层面、硬件层面。软件层面包括：SQL 调优、表结构优化、读写分离、数据库集群、分库分表等；硬件层面主要是增加机器性能。SQL 调优SQL 调优往往是解决数据库问题的第一步，往往投入少部分精力就能获得较大的收益。SQL 调优主要目的是尽可能的让那些慢 SQL 变快，手段其实也很简单就是让 SQL 执行尽量命中索引。开启慢 SQL 记录如果你使用的是 Mysql，需要在 Mysql 配置文件中配置几个参数即可。
调优的工具常常会用到 explain 这个命令来查看 SQL 语句的执行计划，通过观察执行结果很容易就知道该 SQL 语句是不是全表扫描、有没有命中索引。select id, age, gender from user where name = '爱笑的架构师';返回有一列叫“type”，常见取值有：ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL（从左到右，性能从差到好）ALL 代表这条 SQL 语句全表扫描了，需要优化。一般来说需要达到range 级别及以上。表结构优化以一个场景举例说明：“user”表中有 user_id、nickname 等字段，“order”表中有order_id、user_id等字段，如果想拿到用户昵称怎么办？
一般情况是通过 join 关联表操作，在查询订单表时关联查询用户表，从而获取导用户昵称。但是随着业务量增加，订单表和用户表肯定也是暴增，这时候通过两个表关联数据就比较费力了，为了取一个昵称字段而不得不关联查询几十上百万的用户表，其速度可想而知。这个时候可以尝试将 nickname 这个字段加到 order 表中（order_id、user_id、nickname），这种做法通常叫做数据库表冗余字段。这样做的好处展示订单列表时不需要再关联查询用户表了。
冗余字段的做法也有一个弊端，如果这个字段更新会同时涉及到多个表的更新，因此在选择冗余字段时要尽量选择不经常更新的字段。架构优化当单台数据库实例扛不住，我们可以增加实例组成集群对外服务。当发现读请求明显多于写请求时，我们可以让主实例负责写，从实例对外提供读的能力；如果读实例压力依然很大，可以在数据库前面加入缓存如 redis，让请求优先从缓存取数据减少数据库访问。缓存分担了部分压力后，数据库依然是瓶颈，这个时候就可以考虑分库分表的方案了，后面会详细介绍。硬件优化硬件成本非常高，一般来说不可能遇到数据库性能瓶颈就去升级硬件。在前期业务量比较小的时候，升级硬件数据库性能可以得到较大提升；但是在后期，升级硬件得到的收益就不那么明显了。
分库分表详解
下面我们以一个商城系统为例逐步讲解数据库是如何一步步演进。
单应用单数据库
在早期创业阶段想做一个商城系统，基本就是一个系统包含多个基础功能模块，最后打包成一个 war 包部署，这就是典型的单体架构应用。如上图，商城系统包括主页 Portal 模板、用户模块、订单模块、库存模块等，所有的模块都共有一个数据库，通常数据库中有非常多的表。因为用户量不大，这样的架构在早期完全适用，开发者可以拿着 demo到处找（骗）投资人。一旦拿到投资人的钱，业务就要开始大规模推广，同时系统架构也要匹配业务的快速发展。多应用单数据库在前期为了抢占市场，这一套系统不停地迭代更新，代码量越来越大，架构也变得越来越臃肿，现在随着系统访问压力逐渐增加，系统拆分就势在必行了。
为了保证业务平滑，系统架构重构也是分了几个阶段进行。第一个阶段将商城系统单体架构按照功能模块拆分为子服务，比如：Portal 服务、用户服务、订单服务、库存服务等。如上图，多个服务共享一个数据库，这样做的目的是底层数据库访问逻辑可以不用动，将影响降到最低。多应用多数据库随着业务推广力度加大，数据库终于成为了瓶颈，这个时候多个服务共享一个数据库基本不可行了。我们需要将每个服务相关的表拆出来单独建立一个数据库，这其实就是“分库”了。单数据库的能够支撑的并发量是有限的，拆成多个库可以使服务间不用竞争，提升服务的性能。
如上图，从一个大的数据中分出多个小的数据库，每个服务都对应一个数据库，这就是系统发展到一定阶段必要要做的“分库”操作。现在非常火的微服务架构也是一样的，如果只拆分应用不拆分数据库，不能解决根本问题，整个系统也很容易达到瓶颈。分表说完了分库，那什么时候分表呢？如果系统处于高速发展阶段，拿商城系统来说，一天下单量可能几十万，那数据库中的订单表增长就特别快，增长到一定阶段数据库查询效率就会出现明显下降。因此，当单表数据增量过快，业界流传是超过500万的数据量就要考虑分表了。当然500万只是一个经验值，大家可以根据实际情况做出决策。
那如何分表呢？分表有几个维度，一是水平切分和垂直切分，二是单库内分表和多库内分表。水平拆分和垂直拆分就拿用户表（user）来说，表中有7个字段：id,name,age,sex,nickname,description，如果 nickname 和 description 不常用，我们可以将其拆分为另外一张表：用户详细信息表，这样就由一张用户表拆分为了用户基本信息表+用户详细信息表，两张表结构不一样相互独立。但是从这个角度来看垂直拆分并没有从根本上解决单表数据量过大的问题，因此我们还是需要做一次水平拆分。
还有一种拆分方法，比如表中有一万条数据，我们拆分为两张表，id 为奇数的：1，3，5，7……放在 user1， id 为偶数的：2，4，6，8……放在 user2中，这样的拆分办法就是水平拆分了。水平拆分的方式也很多，除了上面说的按照 id 拆表，还可以按照时间维度取拆分，比如订单表，可以按每日、每月等进行拆分。每日表：只存储当天的数据。每月表：可以起一个定时任务将前一天的数据全部迁移到当月表。历史表：同样可以用定时任务把时间超过 30 天的数据迁移到 history表。总结一下水平拆分和垂直拆分的特点：垂直切分：基于表或字段划分，表结构不同。水平切分：基于数据划分，表结构相同，数据不同。单库内拆分和多库拆分拿水平拆分为例，每张表都拆分为了多个子表，多个子表存在于同一数据库中。比如下面用户表拆分为用户1表、用户2表。
在一个数据库中将一张表拆分为几个子表在一定程度上可以解决单表查询性能的问题，但是也会遇到一个问题：单数据库存储瓶颈。所以在业界用的更多的还是将子表拆分到多个数据库中。比如下图中，用户表拆分为两个子表，两个子表分别存在于不同的数据库中。
一句话总结：分表主要是为了减少单张表的大小，解决单表数据量带来的性能问题。
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