mysql单个表太大，mysql57单表最大容量

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mysql单库负载过高的处理方式

针对mysql，sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS那种多机器集群方案的话：先考虑表分区；然后考虑分表；然后考虑分库。

然后重启 MySQL 服务。CPU 占用有轻微下降，以前的CPU 占用波形图是 100% 一根直线，现在则在 97%~100%之间起伏。这表明调整 tmp_table_size 参数对 MYSQL 性能提升有改善作用。但问题还没有完全解决。

②实际解决方法是更换CPU 总结：根据正常的mysql使用，即使大量数据往来也不会造成CPU占用过高，目前推论应该是CPU比较过时的原因，治标不治本的临时解决方案。

读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。

水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。

可能你要问，这样看起来和刚才说的垂直分表没什么区别。只不过是否具备业务意义的差异，都是按字段的值来分表。实际上，水平分表现在最流行的实现方式，是通过水平分库来实现的。

当时我选取的方案就是第一种：表分区。表分区的优势是，如果表结构合理，可以不涉及到程序修改。

也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表只要索引合理，数据量不算大祝好运，望采纳。

mysql数据库对1亿条数据的分表方法设计：目前针对海量数据的优化有两种方法：（1）垂直分割优势：降低高并发情况下，对于表的锁定。不足：对于单表来说，随着数据库的记录增多，读写压力将进一步增大。

精确的表分区：要求查询时候限定最大量或者最大取值范围！按天进行表分区，实现大数据量下的高效查询。

索引。这个对性能提升很大，但也比较讲究。尤其用不同的引擎的时候。因为innodb引擎是按索引存，myisam引擎是按数据添加顺序存。基本是要该字段的数据都是唯一的值，类型尽量小等。。但添加索引会增大表大小。

mysql在常规配置下，一般只能承受2000万的数据量(同时读写，且表中有大文本字段，单台服务器)。现在超过1亿，并不断增加的情况下，建议如下处理：1分表。

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