在我的生产环境中，我有一个 MySQL 服务器实例，它在 16gig 内存上运行，每小时处理多达 20,000 个查询。我的一张桌子的大小正在以每月 200 万张的速度增长。随着时间的推移，这两个数字都有望上升，但我不确定何时需要改进架构。
一个人如何能够积极应对这种情况并着手对系统进行未来验证？
升级硬件是否会在时间和资金效率方面带来很多好处？
在这种情况下，常见的做法是什么，如果我们每 3 个月将流量翻一番，分片会是一个自然的过程吗？或者还有其他选择吗？
我什至如何判断我的系统是否达到峰值，有哪些工具可用于分析数据库？我会用什么指标来衡量它？
很难回答如此庞大的可扩展性问题。
首先，单台机器上的硬件升级不是一个长期的选择——甚至不是一个短期的选择，因为您似乎计划以指数级增长（每 3 个月 x2 很大，从每月 2M 行开始）。所以你必须找到一个分布式可扩展的硬件架构。
然后想到两个基本选项：
如果您为不断增长的表坚持使用 SQL 存储，您将不得不在集群和复制之间进行选择。从我的角度来看，后者通常比前者更具成本效益和更快，但更难解决。
在这里，您会发现一篇非常有趣的关于Advanced MySQL Replication Techniques的论文。
然后，您可以从分区或更好的sharding开始，如您之前提到的。
请注意，一些 MySQL 产品似乎提供了自动分片集群。
另一种选择显然是设想在您的怪物表上使用 NoSQL 技术。分布式键值存储系统在可扩展性方面几乎没有成本，最多是线性的。
另一点是键值与分布式缓存（例如众所周知的Memcached ）可以很好地配合使用，非常容易使用大多数语言的 API 进行设置，以非常低的成本提供非常好的性能。