1 Myisam 索引和数据分开的设计考量
可缓存更多索引，有利于查询
2 业务报表系统的架构演进——从 mysql 到 elasticsearch
单表几百万行。后来改成 elasticsearch。
原因1：大数据系统，很多时候 hadoop 跑出来的结果还是很大，一天就几千万结果数据，几十亿明细数据，那mysql是抗不住这么大量的数据的。所以现在大数据一般用kylin做离线数据的分析引擎，直接hive数据导入kylin里面去了，或者也可以走elasticsearch。
原因2：sql 查询语句复杂，MySQL 负载比较高。
原因3：实时数据报表，就是storm或者是spark streaming，跑数据出来，来一条算一条，然后结果立马写入mysql中，这个的话，一般就保留当天数据，其实压力不会太大。但是问题在于说，可能写并发会超高，每秒并发轻易就可以几千甚至上万。所以大数据实时报表不会写mysql了，现在一般都是写es。
3 极客时间 《SQL必知必会》
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