冷数据是什么意思 mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。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，如果整体数据量特别大，而且你不在乎投资成本，就用集群，用tidb
随着大数据技术的普及，迎来了数据爆炸的时代。同时，数据有多种名称，包括热数据、冷数据和温度数据。要想了解如何从热数据中获取价值，首先需要注意了解什么是热数据。
热点数据是实时在线数据，通常需要频繁访问，表明某个事件正在发生，如用户的网页浏览行为、银行和信贷交易数据、实时地理位置状态等，通常这些热点数据大多存在于第三方平台或基于第三方的应用系统中聚会。
热点数据应用场景主要是对获取的数据进行快速分析计算，得出的结果有助于银行快速定位和制止非法交易操作；协助定位交通违法等违法行为；实时关注客户浏览位置，做出准确的影响，因此，要从热数据中获取有价值的数据，就必须实现高速批量数据采集、实时计算甚至毫秒级计算能力。数据库需要有高精度的存储格式，对不同类型的数据采用不同的存储方式，实现快速存储和快速读取。
采用Kafka、flume等技术进行实时数据采集，采用spark streaming、storm等流处理技术进行实时计算，再利用redis、Memcache、mongodb等内存数据库提供数据快速实时查询服务，辅助决策分析。
数据爆发时代，如何从热数据中得到有价值的数据？
您的原始数据应分为三组，即X轴（水平轴）、Y轴（垂直轴）和z轴（对应于高度值）。将数据导入原点数据表，将原点数据表设置为X、y、Z坐标（原点数据表为a（X）、B（y）、C（y），即只有一个X轴，其余为y轴）。设置方法是：用鼠标选择C（y）列，然后右击C（y）列标题，在弹出菜单中选择setas->Z。设置后，数据表将更改为a（x）、B（y）、C（z），选择所有数据列，然后单击“原点”菜单栏上的“绘图”->“轮廓”->“颜色填充”。您可以自动绘制粘贴的图片。
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