mysql数据表太多，mysql数据量大怎么处理

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mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他...

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。

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。

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。即刚才所说的10个表，分布在10个mysql数据库上。这样可以通过多个低配置主机整合起来，实现高性能。

（2）水平分割如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。

查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

最有效的解决方法是需要多少记录就查询多少记录，通常会在查询后面加上LIMIT，即：分页查询。

\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。2避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

1、数据表 collect ( id， title ，info ，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text， id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。

2、优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。

3、我们先探讨非高并发量的实现。对于查询频次较高的字段，加上索引。加索引注意事项：对那些字符内容较长的最好不要加索引按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。

MySQL采用的是边算边发的逻辑，因此对于数据量很大的查询结果来说，不会在server端保存完整的结果集。所以，如果客户端读结果不及时，会堵住MySQL的查询过程，但是不会把内存打爆。

会的。mysql中查询in参数太多，导致查询很慢，使用join优化。MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，目前属于Oracle旗下产品。

建立索引的一般准则：普通TREE索引，建立的字段最好是重复率不高，并且字段内数据量不是很大的字段，类似LOG，TEXT字段，不建议建索引；另索引需要空间，是用空间换效率的一种方式；所以，建索引最好是建立在表的主键上。

显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。我们希望 MySQL 能先缓存子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。

MYSQL是不能承载那么多数据的列表显示的，如果一下子查那么多数据，不是死机就是等待时间过长，不管是MYSQL数据，其它数据库也一样。

mysql性能主要耗在表间查询，如果没有涉及多个表的操作，性能不会下降太多。在同一张表内的话，再多也是没问题的。另外，表内也可以指定某字段为索引（创建时指定主键的话会自动创建索引）。这样就可以加速了。

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