给数据库增加缓存系统，把热数据缓存到内存中，如果内存缓存中有要请求的数据就不再去数据库中返回结果，提高读性能。缓存实现有本地缓存和分布式缓存，本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中，速度快。分布式可以缓存海量数据，扩展容易，主流的分布式缓存系统有memcached、Redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS可达8w左右。如果想数据持久化那就用redis，性能不低于memcached。
工作过程：
分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。如果业务量很大，还可将切分后的库做主从架构，进一步避免单个库压力过大。
4.4 分表数据量的日剧增加，数据库中某个表有几百万条数据，导致查询和插入耗时太长，怎么能解决单表压力呢？你就该考虑是否把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。
分表技术比较麻烦，要修改程序代码里的SQL语句，还要手动去创建其他表，也可以用merge存储引擎实现分表，相对简单许多。分表后，程序是对一个总表进行操作，这个总表不存放数据，只有一些分表的关系，以及更新数据的方式，总表会根据不同的查询，将压力分到不同的小表上，因此提高并发能力和磁盘I/O性能。
分表分为垂直拆分和水平拆分：
垂直拆分：把原来的一个很多字段的表拆分多个表，解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中，也可以把大字段独立放一个表中，或者把关联密切的字段放一个表中。
水平拆分：把原来一个表拆分成多个表，每个表的结构都一样，解决单表数据量大的问题。
4.5 分区分区就是把一张表的数据分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置，这样一来，多块硬盘同时处理不同的请求，从而提高磁盘I/O读写性能，实现比较简单。
注：增加缓存、分库、分表和分区主要由程序猿来实现。
5、数据库维护数据库维护是运维工程师或者DBA主要工作，包括性能监控、性能分析、性能调优、数据库备份和恢复等。
5.1 性能状态关键指标QPS，Queries Per Second：每秒查询数，一台数据库每秒能够处理的查询次数
TPS，Transactions Per Second：每秒处理事务数
通过show status查看运行状态，会有300多条状态信息记录，其中有几个值帮可以我们计算出QPS和TPS，如下：
Uptime：服务器已经运行的实际，单位秒
Questions：已经发送给数据库查询数
Com_select：查询次数，实际操作数据库的
Com_insert：插入次数
Com_delete：删除次数
Com_update：更新次数
Com_commit：事务次数
Com_rollback：回滚次数
那么，计算方法来了，基于Questions计算出QPS：
mysql> show global status like 'Questions';
mysql> show global status like 'Uptime';
QPS = Questions / Uptime
基于Com_commit和Com_rollback计算出TPS：
mysql> show global status like 'Com_commit';
mysql> show global status like 'Com_rollback';
mysql> show global status like 'Uptime';
另一计算方式：基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update计算出QPS：
mysql> show global status whereVariable_namein('com_select','com_insert','com_delete','com_update');
等待1秒再执行，获取间隔差值，第二次每个变量值减去第一次对应的变量值，就是QPS。
TPS计算方法：