mysql數(shù)據(jù)過大怎么辦 mysql大量數(shù)據(jù)處理

mysql數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)量很大的表,有什么優(yōu)化方案么?

讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數(shù)據(jù)放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分離出來，成為獨立的新表。

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可以做表拆分，減少單表字段數(shù)量，優(yōu)化表結(jié)構(gòu)。在保證主鍵有效的情況下，檢查主鍵索引的字段順序，使得查詢語句中條件的字段順序和主鍵索引的字段順序保持一致。主要兩種拆分垂直拆分，水平拆分。

在我們使用MySQL數(shù)據(jù)庫時，比較常用也是查詢，包括基本查詢，關(guān)聯(lián)查詢，條件查詢等等，對于同一個操作，SQL語句的實現(xiàn)有很多種寫法，但是不同的寫法查詢的性能可能會有很大的差異。這里主要介紹下select查詢優(yōu)化的要點。

一般情況表的優(yōu)化主要是索引，恰當(dāng)?shù)乃饕芗涌觳樵兊乃俣?，?dāng)然索引的建立與表的主要用途有關(guān)，特別是表最頻繁的操作是查詢、添加、刪除，查詢是按哪些條件進(jìn)行查詢。

表中的數(shù)據(jù)本來就有獨立性，表中分別記錄各個地區(qū)的數(shù)據(jù)或不同時期的數(shù)據(jù)，特別是有些數(shù)據(jù)常用，廁國一些數(shù)據(jù)不常用的情況下，需要把數(shù)據(jù)存放到多個不同的介質(zhì)上。

很多時候性能問題很簡單的就是因為我們忘了添加索引而造成的，或者說沒有添加更為有效的索引導(dǎo)致。

mysql表數(shù)據(jù)量太大,達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù),除了分庫分表之外,還有沒有其他...

首先可以考慮業(yè)務(wù)層面優(yōu)化，即垂直分表。垂直分表就是把一個數(shù)據(jù)量很大的表，可以按某個字段的屬性或使用頻繁程度分類，拆分為多個表。

水平拆分：就是我們常說的分庫分表了；分表，解決了單表數(shù)據(jù)過大的問題，但是畢竟還在同一臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，所以IO、CPU、網(wǎng)絡(luò)方面的壓力，并不會得到徹底的緩解，這個可以通過分庫來解決。

也就是A表中保留B表中存在的數(shù)據(jù)，可以通過篩選把這樣的數(shù)據(jù)放在第三個表只要索引合理，數(shù)據(jù)量不算大祝好運，望采納。

MySqlibdata1文件太大怎么縮小

無法自動收縮，必須數(shù)據(jù)導(dǎo)出，刪除ibdata1，然后數(shù)據(jù)導(dǎo)入，比較麻煩，因此需要改為每個表單獨的文件。解決方法：數(shù)據(jù)文件單獨存放(共享表空間如何改為每個表獨立的表空間文件)。

在MySQL 6版本以前，MySQL默認(rèn)會把所有的innodb的表都放在同一個文件中(ibdata1)，當(dāng)該文件過大的時候，MySQL容易出錯，維護(hù)性能差。

在ibdata1文件中還需要存儲 InnoDB 表數(shù)據(jù)&索引。

MySQL數(shù)據(jù)庫千萬級數(shù)據(jù)處理?

select count(1) from user where uid = 消息發(fā)送者idunion all select count(1) from user where uid = 消息接收者id當(dāng)上面的語句返回結(jié)果等于2時，才能執(zhí)行添加語句。

系統(tǒng)內(nèi)有一只游戲日志表，每日以百萬條數(shù)據(jù)增長，過段時間需要按照日期清理數(shù)據(jù)。

也就是A表中保留B表中存在的數(shù)據(jù)，可以通過篩選把這樣的數(shù)據(jù)放在第三個表只要索引合理，數(shù)據(jù)量不算大祝好運，望采納。

MySQL數(shù)據(jù)庫的分區(qū)是局部分區(qū)索引，一個分區(qū)中既存了數(shù)據(jù)，又放了索引。也就是說，每個區(qū)的聚集索引和非聚集索引都放在各自區(qū)的（不同的物理文件）?？梢宰寙伪?存儲更多的數(shù)據(jù) 。

關(guān)于mysql處理百萬級以上的數(shù)據(jù)時如何提高其查詢速度的方法最近一段時間由于工作需要，開始關(guān)注針對Mysql數(shù)據(jù)庫的select查詢語句的相關(guān)優(yōu)化方法。

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