大数据的时候，压力不在PHP，主要在MySQL。
PHP可以做负载均衡，10台机器抗不住就用20台或者100台，这都不是瓶颈。
但是MySQL是单点的，无论做多少从库，都是优化查询，更新数据就无法只是简单的通过加机器解决了。
而且查询也可以通过Memcache缓存减轻压力，所以不必要做多少从库的，一般1主4从就可以了。
下面主要介绍下数据库的解决方案：
假设用户可以通过“登录名”、“邮箱”或“手机号”登录。
表结构如下：
登录名与ID表，根据login_hash分100张表
CREATE TABLE user_login(
login_name VARCHAR() 用户登录名，可以是“登录名”、“邮箱”或“手机号”登录
login_hash BIGINT 用户登录名的HASH码
user_id BIGINT 用户ID
);
CREATE TABLE user_login0 LIKE user_login;
CREATE TABLE user_login1 LIKE user_login;
… …
CREATE TABLE user_login100 LIKE user_login;
ID与用户信息表，根据user_id分100张表
CREATE TABLE user_info(
user_id BIGINT 用户ID
login_pwd CHAR() 用户登录密码
… … 其他信息，家庭住址、手机号、性别等等
);
CREATE TABLE user_info0 LIKE user_info;
CREATE TABLE user_info1 LIKE user_info;
… …
CREATE TABLE user_info2 LIKE user_info;
业务实现逻辑：
依赖服务器：实现一个自增ID的服务(相当于oracle的sequence)，也可以自己实现(用PHP+MySQL或者用C实现都可以)。目的是可以 从这个服务中取ID，每次取的ID数都是在上次基础上+1，和MySQL的autoincrement很像，只是不能在表内部自增。
注册流程
1）验证用户名、邮箱、手机号、密码等格式。省略…
2）从服务中取一个ID，假设是115。
3）如果用户的登录类型是邮箱（如：$loginName=’songhuan@zixue.it’），则在登录名前加上前缀登录名结果（如：$loginName=’mail_songhuan@zixue.it’）
4）求登录名的HASH值：$loginHash=md5($loginName); 对md5值hash，可以求asc码，或者用自己的算法，最后得出$loginHash=16位或32位的整数
5）$tableName = ‘user_login’ . ($loginHash%100)，如果获取user_login表名，假如结果为user_login88。
$tableName = ‘user_info’ . (115%100)，如果获取user_info表名。
6）执行SQL：
INSERT INTO user_login88 (login_name, login_hash, user_id) VALUES (‘songhuan@zixue.it’, 183239324323, 1);
INSERT INTO user_info15 (user_id, login_pwd) VALUES (115, ‘afieflefiefladifadfadfe’);
登录流程 www.111cn.net
1）如果用户的登录类型是邮箱（如：$loginName=’songhuan@zixue.it’），则在登录名前加上前缀登录名结果（如：$loginName=’mail_songhuan@zixue.it’）
2）$loginHash=ord(md5($loginName));
3）$tableName = ‘user_login’ . ($loginHash%100); 假如结果为user_login88
4）执行SQL：SELECT id FROM user_login88 WHERE login_hash = $loginHash;
如果查询不到数据，则登录名不存在
5）如果能获取到，id=115，则$tableName = ‘user_info’ . (115%100);
SELECT id, pwd … FROM user_info15 WHERE id = 115;
6）匹配密码，如果密码不相等，返回false
7）如果密码相等，将用户ID加密放入COOKIE，将用户信息存入Memcache