大数据查询 mysql千万级别数据查询除了索引还有什么方法？

mysql千万级别数据查询除了索引还有什么方法？

常用数据库索引优化主要包括子表和子数据库，将大表拆分为小表。您还可以使用数据库中间件，如MYCAT！此外，您还可以通过弹性搜索将搜狗数据库中的数据作为单独的检索服务导入弹性搜索。

如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库？

对于查询频率较高的字段，请添加索引。

事实上，可以引入分区。。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：

1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库

4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句

5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。

以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。

当然，如果总体数据量特别大，并且您不关心投资成本，请使用集群或tidb

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